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Granite Embedding Multilingual R2: Open Apache 2.0 Multilingual Embeddings with 32K Context — Best Sub-100M Retrieval Quality★ 75
Hugging Face Blog19d agoReleaseIBM 發布全新開源多語言嵌入模型 Granite Embedding Multilingual R2。該模型採用寬鬆的 Apache 2.0 授權，支援高達 32K 的上下文長度。在參數小於 1 億（Sub-100M）的同量級模型中，它展現出最頂尖的資訊檢索品質，非常適合用於建構高效能且低資源消耗的 RAG（檢索增強生成）系統。
Introducing RTEB: A New Standard for Retrieval Evaluation★ 80
Hugging Face Blog244d agoReleaseHugging Face 發表全新檢索評估標準 RTEB（Retrieval Evaluation Benchmark）。相較於專注向量表徵的 MTEB，RTEB 更著重於 RAG 實戰中的端到端檢索表現。它涵蓋了混合檢索、重排（Reranking）及多跳推理等複雜場景，並提供開源評估工具，幫助開發者與研究人員精準衡量檢索器在真實應用中的效能。