Vearch 是一个通用的分布式向量数据库，能高效地处理大规模向量相似度查询。它集成了数据管理、向量索引和检索，使得开发者可以轻松构建图像搜索、推荐系统、智能问答等各种基于向量相似度的应用。Vearch支持多个开发语言，包括Python、Java，Go，避免了从零开始造轮子，能帮你实现快速开发。无论你是想拿来做公司内部项目，还是用来学习向量数据库的底层原理，Vearch 都是一个不错的选择。

本研究提出了VenusFactory多功能引擎，旨在解决蛋白质工程中的数据收集和基准测试问题，促进计算机科学与生物学的跨学科合作。

我国法律文件数量激增，传统检索方法面临困难。2024年4月，华宇元典推出“元典问达”智能法律问答引擎，利用大模型技术支持自然语言提问，快速生成法律分析报告，提高法律研究效率。

Slhasher是一款功能强大的VirusTotal哈希数据检索工具，该工具旨在帮助广大研究人员通过图形用户界面执行批量 SHA256 哈希查找。

京东通过自建人车档案模型，利用算法清洗车型与零配件的适配关系，形成“人->车->货”链路。采用jimdb的位图函数和Lua脚本设计高性能缓存架构，支持集群扩展，确保高可用性。接口性能优化至T999小于13ms，提升搜索效率。

当使用API检索大量数据时，需要考虑处理分页、内存管理、速率限制、并行API请求、高效数据收集、优化JSON解析和异常处理等关键因素。对于PHP用户，可以使用Lazy JSON Pages开源包来简化这些操作，提高效率和性能。该包可以通过异步HTTP请求将分页的JSON数据加载到Laravel的懒加载集合中。

本研究聚焦于少样本模仿学习中的数据检索问题，特别是现有方法在有效性和信息性上的不足。文章提出了一种新颖的方法FlowRetrieval，通过光流表示来提取与目标任务运动相似的数据，显著提升了模仿学习的成功率，尤其在真实机器人任务中表现出比传统方法更高的效率。

我们提出了DataInf，一种高效的影响力近似计算方法，适用于大规模生成型AI模型。通过闭合形式表达式，DataInf在计算和内存效率方面优于现有算法。实证评估表明，DataInf准确地近似了影响力分数，并且比现有方法快几个数量级。在应用中，DataInf能够更好地识别出影响最大的微调示例，并帮助识别出错误标记的数据点。

利用 Query Plan Language (QPL) 和 Large Language Models (LLMs)，本文探讨了通过简化语法和模块化规范复杂查询来创建一个更易于学习和验证的查询语言，以便使非程序员能够更好地评估交互式查询计划助手生成的查询计划，进而提高复杂查询的准确性。

英语到印地语的跨语种摘要涉及文本摘要转换为另一种语言。本研究的目标是通过匹配文字和视频格式中有新闻价值的事件的报道来进行英语到印地语的跨语种摘要，以帮助数据获取。我们通过分析数据并提出方法，将文章与视频描述匹配为文档和摘要对，并提出了过滤方法以确保摘要的正确性。此外，我们提供了 28583 个单语和跨语种的文章 - 摘要对，并在收集的数据上建立和分析了多个基准，并报告了错误分析。