Как вести переговоры с китайскими партнёрами 💬 Коммуникация. Основной канал общения — WeChat. Английский используют редко, поэтому для точности лучше привлечь переводчика, особенно при обсуждении юридических и технических нюансов. 🍵 Первое знакомство. Встречи часто проходят в неформальной атмосфере — за ужином или чаем. Это этап установления доверия, а не место для заключения контрактов. 🔍 Проверка партнёра. Проведите due diligence через Baidu или надёжных посредников. Сверьте регистрационные данные и капитал — на практике цифры нередко завышены. 💼 Переговоры. Китайские бизнесмены ценят настойчивость и уважение. Излагайте позицию спокойно и аргументированно, особенно при обсуждении стандартов качества и условий поставки. 📝 Контракт и реализация. Чётко прописывайте параметры контроля качества. После подписания не ослабляйте внимание — контроль исполнения особенно важен при первой поставке. Фаундер | Бизнес и Стартапы

🌟 Tencent открыла набор мультимодальных эмбеддингов Команда WeChat китайского техгиганта выложила в открытый доступ семейство эмбеддинг-моделей WeMM-Embedding, предназначенных для создания универсальных векторных представлений. Набор работает с текстом, изображениями, видеороликами, сложными визуальными документами и смешанным контентом, объединяя их в единое семантическое пространство. Эмбеддинги учили с использованием Matryoshka Representation Learning, который позволяет на этапе применения обрезать размерность вектора, экономя память и вычисления. Построено семейство на Qwen3.5, на выходе младшая модель дает нормализованный вектор на 2048 измерений, а старшая - на 4096.

Tencent приводят цифру, что при сжатии до 256 измерений двухмиллиардная модель сохраняет 98,7% исходного качества на задачах с фото и видео.

Опубликованы веса трех размерностей: 2B, 4B и 9B 🟡 Тесты 9B берет новый лучший общий результат на MMEB-v2 (80,6 балла), а 2B обходит Qwen3-VL-Embedding, который вчетверо больше нее. Но есть аргумент посильнее бенчей - семейство работает в рекомендациях и поиске WeChat. Она развернута для обработки каналов, аккаунтов и электронной коммерции.

Команда мессенджера говорит, что WeMM-Embedding показали стабильные улучшения в 14 онлайновых A/B-тестах.

Модели работают с библиотекой Transformers и поддерживаются vLLM и SGLang.

Единственным ограничением текущей версии является отсутствие поддержки аудио

📌Лицензирование: Apache 2.0 License 🟡Arxiv 🟡Веса 🖥Githib @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #Embeddings #WeChat #Tencent