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关键词: AI,模型训练,jina-reranker-m0,人工智能

当你在搜索“中国队在多哈乒乓球锦标赛的成绩”时，一篇新闻报道的文本部分和你的查询的相关性是 0.7，配图的相关性 0.5；另一篇则是文本相关性为 0.6，图片也是 0.6。那么，哪一篇报道才是你真正想要的呢？

关键词: AI,jina-reranker-m0,多模态多语言重排器,AI排版

今天，我们正式发布jina-reranker-m0。这是一款多模态、多语言重排器（reranker），其核心能力在于 对包含丰富视觉元素的文档进行重排和精排，同时兼容跨语言场景。

关键词: AI,DeepResearch,Jina Reader,人工智能

如果你已经读过我们上一篇经典长文《DeepSearch/DeepResearch 的设计与实现》，那么不妨再深挖一些能大幅提升回答质量的细节。这次，我们将重点关注两个细节：

关键词: AI,模型训练,对齐,人工智能

最近，我们团队的一位工程师在研究类 ColPali 模型时，受到启发，用新近发布的 jina-clip-v2 模型做了个颇具洞察力的可视化实验。

关键词: 提示词,AI,,Prompt,PromptPerfec,SceneXPlain,Jina,AI

在大模型 AI 时代，如何通过精确的提示词，让大型语言模型给出更理想的答案，已经成为了一个热门话题。特别是，随着各种免费的提示词优化课程和指南的涌现，这似乎是未来每个人都应该掌握的一个技能。