BriefGPT - AI 论文速递
·
AiSAQ：全存储 ANNS 与产品量化用于无 DRAM 信息检索
💡
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
📝
内容提要
本文介绍了一种基于Matryoshka Representations的ANNS设计框架-AdANNS，通过使用不同容量的自适应表示，实现准确性和计算效率的平衡。AdANNS在图像检索和自然问题上相比刚性表示具有更好的准确性和更低的成本。
🎯
关键要点
- 本文介绍了一种基于 Matryoshka Representations 的 ANNS 设计框架 - AdANNS。
- AdANNS 通过使用不同容量的自适应表示来实现准确性和计算效率的平衡。
- 在图像检索中，AdANNS-IVF 比刚性表示的 IVF 提高了 1.5% 的准确性，并且速度快 90 倍。
- 在自然问题上，32 字节的 AdANNS-OPQ 与 64 字节的刚性表示 OPQ 具有相同的准确性，但成本减少了一半。
➡️
