yujunjun/FlagEmbedding
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@ -50,7 +50,7 @@ BGE (BAAI General Embedding) 专注于检索增强llm领域，目前包括以下
- 10/29/2024: :earth_asia: 我们建立了[BGE技术交流群](./BGE_WeChat_Group.png)，欢迎扫码入群！
- <img src="./imgs/BGE_WeChat_Group.png" alt="bge_wechat_group" class="center" width="200">
- 10/22/2024：我们发布了新的模型：[OmniGen](https://github.com/VectorSpaceLab/OmniGen)，这是一个支持各种任务的统一图像生成模型。OmniGen可以在不需要额外插件（如ControlNet、IP-Adapter）或辅助模型（如姿态检测和人脸检测）的情况下完成复杂的图像生成任务。:fire:
- 10/22/2024：我们发布了新的模型：[OmniGen](https://github.com/VectorSpaceLab/OmniGen)，这是一个支持各种任务的统一图像生成模型。OmniGen可以在不需要额外插件（如ControlNet、IP-Adapter）或辅助模型（如姿态检测和人脸检测）的情况下完成复杂的图像生成任务。 :fire:
- 9/10/2024：我们推出了**MemoRAG**，这是一种基于记忆启发的知识发现技术，是迈向 RAG 2.0 的关键一步（仓库：https://github.com/qhjqhj00/MemoRAG，论文：https://arxiv.org/pdf/2409.05591v1） :fire:
- 9/2/2024: 开始维护更新[教程](./Tutorials/)，教程文件夹中的内容会在未来不断丰富，欢迎持续关注！ :books:
- 7/26/2024：发布[bge-en-icl](https://huggingface.co/BAAI/bge-en-icl)。这是一个结合了上下文学习能力的文本检索模型，通过提供与任务相关的查询-回答示例，可以编码语义更丰富的查询，进一步增强嵌入的语义表征能力。 :fire: