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openjev 是一个基于 Qwen3.5 的模型，为蕴含任务而训练，使其能够在重排序、评分和实时游戏等应用中使用，v2 版本增加了多模态能力和改进的零样本性能。
LAMAR 是一种语言感知的多语言交叉编码器重排序器，它利用基于英语锚定的相关性蒸馏和偏好对齐，在保持语义相关性的同时，优先考虑与查询同语言的文档，在多语言基准测试中表现优异。
CityBehavEx是一个可扩展的LLM辅助城市仿真平台，它结合了成熟的人类移动模型与微调后的交叉编码器，为城市规模的人口生成真实且经实证验证的移动模式。在单个消费级GPU上，不到一小时即可模拟100,000个智能体在75天内的行为。
Archex 是一款新的开源代码 RAG 工具，通过结合混合搜索（BM25F + 密集嵌入）、交叉编码器重排序和依赖图扩展来改进检索，与纯基于嵌入的方法相比，实现了更高的召回率和令牌效率。
ConvMemory v2是一种保持召回率的重排序器，它利用微调后的交叉编码器对ConvMemory v1的前10个候选结果进行重新排序，在LoCoMo基准测试中提升了MRR指标，同时保持召回率不变。
针对噪声检索导致的RAG幻觉问题的实用修复方案：使用交叉编码器重新排序，过滤掉得分低于1.5的文本块，平均相关性从-0.28提升至+3.80。
介绍 Ettin 重排序器系列：六款基于 ModernBERT 编码器、采用开源数据和训练方案的全新先进 CrossEncoder 重排序器，提供多种尺寸选择。