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 base_model:
 - BAAI/bge-large-zh-v1.5
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-## 💡 技术来源 (Technical Background)
 
-本项目基于以下专利技术实现：
-- **专利名称**：一种基于局部特征投影的招聘场景语义匹配方法及其系统
-- **申请号/专利号**：2025108424429
-- **状态**：已公开（实审中）
-- **主要发明人**：焦英浩 等
+# CRE v1.1: Recruitment Domain Embedding Model 🚀
 
-CRE：A recruitment domain embedding Model. Used for encoding resume or job description texts, serving as the foundation for retrieval, RAG, and Agent. CRE：一个招聘领域的嵌入模型。用于对简历或岗位描述文本进行编码，作为检索、RAG（检索增强生成）和智能体（Agent）的基础。
-2025/3/28 Released the CRE0.5.0 model and technical report. By means of CNN, a local feature-aware inductive bias is introduced to make local features more prominent in text encoding for human resource scenarios. Specifically, this is an auxiliary fine-tuning method. It improves the encoding quality of the base model by adding some model parameters for joint training during fine-tuning, and is essentially a projection layer. 借助CNN，以引入一种局部特征感知的归纳偏好，使在人力资源场景的文本编码中，局部特征更为突出。具体而言，这是一种在辅助微调的方法，通过在微调训练中增加一些模型参数共同训练，从而提高基座模型的编码质量，本质上是一种投影层设计。
+> **CRE (CNN-based Recruitment Embedding)** 是一款专为人力资源场景打造的生成式嵌入模型。通过引入局部特征感知（Local Feature-aware）的归纳偏好，显著提升了简历与职位描述（JD）的语义对齐精度。
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+### 💡 技术来源 (Technical Background)
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+| 维度 | 详细信息 |
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+| **专利名称** | 一种基于局部特征投影的招聘场景语义匹配方法及其系统 |
+| **申请号** | 2025108424429 |
+| **当前状态** | 已公开（实审中） |
+| **主要发明人** | 焦英浩 等 |
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+### 核心特性 (Key Features)
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+* **局部特征提取 (Local Feature-aware)**: 借助 **CNN** 结构引入归纳偏好，使模型在文本编码过程中对人力资源场景下的“技能词”、“职级”等局部核心特征更为敏锐。
+* **投影层设计 (Projection Layer)**: 本质上是一种精巧的辅助微调方法。通过在微调阶段增加特定的投影参数进行协同训练，在不破坏基座模型通用能力的前提下，大幅提高编码质量。
+* **全场景覆盖**: 完美适配 **检索 (Retrieval)**、**RAG (检索增强生成)** 以及 **智能体 (Agent)** 等多种下游任务。
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+### 更新日志 (Release Notes)
+* **2025/03/28**: 发布 **CRE v0.5.0** 初始版本及技术报告。
 
 ![CRE-0.5 introduction](photos/cre_0_5_introduction.jpg)
 
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 ```text
 焦英浩,王广智,刘之. (2025). 一种基于局部特征投影的招聘场景语义匹配方法及其系统. 中国专利申请号: 2025108424429.
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+*Stay hungry, Stay foolish. 推进招聘场景的 AI 变革。*