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A Google anunciou o EmbeddingGemma 2, um modelo aberto com capacidades de incorporação multimodal para textos, imagens, áudio e vídeo em um espaço unificado, projetado para funcionar localmente em dispositivos. O modelo tem 740 milhões de parâmetros e oferece suporte a um contexto de até 8 mil tokens, com recursos para reduzir o consumo de armazenamento e memória.
Susan Chang, da Elastic, explica como as equipes passaram de avaliações isoladas de agentes de IA para uma estrutura unificada que combina avaliação programática, LLM-as-a-judge e rastreamento aprofundado. A experiência mostra que a automação não elimina a necessidade de especialistas de domínio, especialmente na criação de dados de teste e na calibração das métricas.