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Leser

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Einbettungen

Multimodale und mehrsprachige Einbettungen von Weltklasse.

Reranker

Neural Retriever der Weltklasse zur Maximierung der Suchrelevanz.

Unsere Veröffentlichungen

Erfahren Sie, wie unsere bahnbrechenden Suchmodelle von Grund auf trainiert wurden, und sehen Sie sich unsere neuesten Veröffentlichungen an. Lernen Sie unser Team bei EMNLP, SIGIR, ICLR, NeurIPS und ICML kennen!

Februar 17, 2026

jina-embeddings-v5-text: Task-Targeted Embedding Distillation

Februar 11, 2026

Embedding Inversion via Conditional Masked Diffusion Language Models

Januar 22, 2026

Embedding Compression via Spherical Coordinates

Dezember 29, 2025

Vision Encoders in Vision-Language Models: A Survey

Dezember 04, 2025

Jina-VLM: Small Multilingual Vision Language Model

Oktober 01, 2025

jina-reranker-v3: Last but Not Late Interaction for Document Reranking

August 31, 2025

Efficient Code Embeddings from Code Generation Models

jina-embeddings-v4: Universal Embeddings for Multimodal Multilingual Retrieval

ReaderLM-v2: Small Language Model for HTML to Markdown and JSON

Dezember 17, 2024

AIR-Bench: Automated Heterogeneous Information Retrieval Benchmark

Dezember 12, 2024

jina-clip-v2: Multilingual Multimodal Embeddings for Text and Images

September 18, 2024

jina-embeddings-v3: Multilingual Embeddings With Task LoRA

September 07, 2024

Late Chunking: Contextual Chunk Embeddings Using Long-Context Embedding Models

August 30, 2024

Jina-ColBERT-v2: A General-Purpose Multilingual Late Interaction Retriever

Leveraging Passage Embeddings for Efficient Listwise Reranking with Large Language Models

Jina CLIP: Your CLIP Model Is Also Your Text Retriever

Februar 26, 2024

Multi-Task Contrastive Learning for 8192-Token Bilingual Text Embeddings

Oktober 30, 2023

Jina Embeddings 2: 8192-Token General-Purpose Text Embeddings for Long Documents

Jina Embeddings: A Novel Set of High-Performance Sentence Embedding Models

19 Veröffentlichungen insgesamt.

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