Update README.md

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 base_model:
 - BAAI/bge-large-zh-v1.5
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 # CRE: CareerInternational Recruitment Embedding Model 🚀
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 > **CRE** 是一款专为人力资源场景打造的嵌入模型。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 |
 | :--- | :--- |
 | **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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 ### 更新日志 (Release Notes)
+* **2026/05/09**: 发布 **CRE v1.1**，优化长文本特征提取与推理性能。
 * **2025/03/28**: 发布 **CRE v0.5.0** 初始版本及技术报告。
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 ### 核心特性 (Key Features)
 * **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**: 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。
 
-![CRE-0.5 introduction](photos/cre_0_5_introduction.jpg)
+![CRE Introduction](photos/cre_0_5_introduction.jpg)
 
 ### Using Sentence-Transformers
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 ```python
-from sentence_transformers import SentenceTransformer
-from sentence_transformers import util
+from sentence_transformers import SentenceTransformer, util
 
-model = SentenceTransformer("JayThinkDiff/CRE-0.5")
+# 请根据实际发布的模型名修改
+model = SentenceTransformer("JayThinkDiff/CRE-1.1")
 
 query_embedding = model.encode("嵌入式")
 passage_embedding = model.encode([
-    "岗位职责:1.从事通讯产品相关嵌入式软件研发工作；2.进行软件详细设计，代码编写，单元测试，集成测试等；3.进行软件代码的维护和改进工作；4.完成部门安排的其它研发相关工作。任职资格:1.通信，计算机，电子，自动化等相关专业本科及以上学历，英语CET-4以上，具备英文技术资料阅读能力；2.熟练掌握C语言程序设计，熟悉软件开发过程；4.有数通领域（交换/路由协议）开发经验者优先；有TCP/IP栈，路由协议/MPLS协议等开发经验者优先；有BROADCOM/MARVELL/INTEL系列多核处理器/转发芯片/网络处理器/交换芯片等开发经验者优先；熟悉软件架构和软件流程，有过大型嵌入式软件或平台软件设计方面经验者优先。5. 具有独立思考和自我学习能力；拥有良好的工作态度和服务敬业精神；积极上进，具有团队合作精神；沟通表达能力强，能适应加班和出差",
-    "招聘嵌入式系统工程师，要求会 设计嵌入式系统及单片机、会软件编程！PCB设计：AD、Pulsonix、Cadence（至少会一种）编程语言要求会：C、C++ 、Java、Python (至少会两种，Python必须会)3D设计要求会：CATIA 、SOLIDWORKS、 AutoCAD （至少会一种）工作内容：设计、开发嵌入式系统；构造嵌入式系统的框架结构、内核原理；负责编写整体系统设计方案；负责嵌入式硬件、软件开发工作；对客户进行系统技术支持。工作地点：山西晋中薪酬待遇：依据要求面谈，公司利润分红！",
+    "岗位职责:1.从事通讯产品相关嵌入式软件研发工作；2.进行软件详细设计...",
+    "招聘嵌入式系统工程师，要求会设计嵌入式系统及单片机、会软件编程...",
 ])
 
 print("查询结果:", util.cos_sim(query_embedding, passage_embedding))
@@ -52,14 +60,20 @@ Expected Output:
 """
 ```
 
-<ul>注意事项：
-  <li>使用CLS Token来表征句子</li>
-  <li>最大输入Token长度为512</li>
+<small>
+<strong>注意事项：</strong>
+<ul>
+  <li>使用 CLS Token 来表征句子语义。</li>
+  <li>最大输入 Token 长度建议设置为 512。</li>
 </ul>
 </small>
 
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 ## Citation
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 If you find our work helpful, please cite this patent:
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 ```bibtex
 @misc{jiao2025recruitment,
   title={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},