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本文提出了STeReO，一个用于协调异构语音和文本检索器的重排序器，通过改善多模态场景中的证据选择来增强检索增强生成（RAG）系统。

本文提出Trident方法，通过结构化的多维度页面标注，增强长文档视觉问答中的重排与综合环节，从而提升证据选择与答案生成的准确性。

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。

本文系统地分析了多个用于自然语言到SQL翻译的流水线扩展组件，包括中间表示、合成数据、预处理和重排器，使用SmBoP和RASAT架构，发现它们的交互比简单组合所有组件更重要。

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。

根据早期结果，Mixedbread 的重排序器在 OBLIQ-bench 上达到了 GPT 5.5 级别性能，同时速度快 27 倍。

在子采样OBLIQ-bench上测试搜索的早期结果显示，Mixedbread的重排序器获得了较强的MRR，有时在某些指标上优于GPT 5.5，且速度更快，但该基准测试仍具有挑战性。

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。