【新智元导读】谷歌这波像开了「大小号双修」：前脚用Gemini把大模型战场搅翻，后脚甩出两位端侧「师兄弟」：一个走复古硬核架构回归，一个专职教AI「别光会聊，赶紧去干活」。手机里的智能体中枢，要开始卷起来了。

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直接给结论，不用。 甚至可以说，都要2026年了，如果你现在还抱着十年前的教材，非要先啃明白RNN，再搞懂LSTM里那个该死的遗忘门，最后才敢翻开Transformer的第一页，那你纯粹是在浪费生命。

T5（Text-to-Text Transfer Transformer）作为谷歌在2019年推出的一项重要技术，奠定了编码器-解码器架构在大语言模型领域的基础。尽管近年来仅解码器模型的快速发展让编码器-解码器架构逐渐被边缘化，但谷歌仍然坚持在这一领域进行创新和优化。T5Gemma系列的首次发布是在今年7月，当时一口气推出了32个模型，虽然反响热烈，但似乎未能在大众心中留下深刻印象。

Ai2 releases Bolmo, a new byte-level language model the company hopes would encourage more enterprises to use byte level architecture.

今年上半年，谷歌发布了开放模型 Gemma 3 系列，性能强大，反响热烈，衍生出许多基于 Gemma 3 系列模型的优秀工作。这次更新的 T5Gemma 2 模型正是其中之一。 同时，谷歌向社区发布了 270M–270M、1B–1B 以及 4B–4B 三种规模的预训练模型，是 社区中首个支持超长上下文（最高 128K）的高性能编解码器大语言模型 。

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它接收视频或图像输入，将其压缩成一串紧凑的视觉嵌入向量。这里研究团队选用的是冻结参数的V-JEPA 2 ViT-L模型。这个模型本身就在自监督视觉任务上表现优异，能把复杂的视频画面浓缩成高密度的信息流。