本研究提出了CodeXEmbed，一个针对多语言和多任务代码检索的嵌入模型家族。该模型通过统一多种编程语言的训练，显著提升了检索性能，尤其是7B模型在代码检索中超越了之前的领先模型，增强了代码相关任务的表现。

CodeXEmbed: A Generalist Embedding Model Family for Multilingual and Multi-task Code Retrieval
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