Turnbook 0.10.0 换用 EmbeddingGemma 搜索模型

Turnbook 发布 0.10.0 版本，将新安装的默认搜索模型从 mpnet 换成 EmbeddingGemma。据其公布的数据，在 LongMemEval 全部 500 题上，EmbeddingGemma 以 3.1k tokens 达到 91.8% 准确率，而 mpnet 需要 26.3k tokens 才能取得同样成绩。 Turnbook 称该工具免费保存在本地电脑上，自身不调用模型、不需要 API 密钥；当问题涉及过去时，由用户的 AI 应用读取几千 tokens 的数据包。0.9.47 及更早版本的记忆仍先用旧模型 mpnet 搜索，后台服务在空闲时用 EmbeddingGemma 分批重读，随后自动迁移。 该版本标注为 Beta：Windows 上日常使用，macOS 和 Linux 虽通过 CI 全部测试，但尚未经过日常使用验证。

AI 根据报道生成 · 55 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。