colpali-engine
AssessCông cụ
Bộ mô hình cho truy xuất tài liệu trực quan, có thể dùng qua Sentence Transformers.
Vì sao ở đây
Xếp vào Assess: 2 bài bằng chứng từ 1 nguồn, chủ yếu là cập nhật framework, 0 bài trong 30 ngày qua. Độ tin cậy 32%.
Bằng chứng (2)
- 7Hugging Face Blog·3/9/2026model_releaseNeoMME: bộ mã hóa đa phương thức đa ngôn ngữ hiệu quả
Hugging Face giới thiệu NeoMME, một họ bộ mã hóa đa phương thức gồm các phiên bản 260M và 800M, được huấn luyện từ đầu bằng một Transformer hai chiều duy nhất cho cả văn bản và ảnh. Mô hình hướng tới truy xuất tài liệu trực quan, đạt kết quả mạnh trên ViDoRe v3 và được phát hành trong Hugging Face Transformers theo giấy phép Apache 2.0.
- 7Hugging Face Blog·18/8/2026framework_updateSentence Transformers bổ sung mô hình đa vector tương tác muộn
Sentence Transformers v6.0 bổ sung MultiVectorEncoder, một kiểu mô hình mới cho truy xuất theo cơ chế tương tác muộn kiểu ColBERT. Bản cập nhật này hỗ trợ các checkpoint PyLate, Stanford NLP ColBERT và colpali-engine thông qua cùng API đang dùng cho mô hình dense, sparse và reranker.