「函数向量」共找到 200 篇相关文章
CJA|西工大林海涛、张伟伟等：关联函数学习：适用飞行器外形泛化的稀疏气动数据重构方法
本文提出关联函数学习（SFL）方法，通过符号回归挖掘气动力系数复合函数表达式，实现非线性气动数据稀疏重构与状态外推。用少量样本构建数据库，误差 1%-5%，比 Kriging 法样本量减超 90%。
在向量数据库公司工作两年后，我学到的37个检索真相
Leonie在向量数据库公司工作两年后，分享37条信息检索经验，涵盖从BM25到RAG等多方面，涉及向量数据库、嵌入模型和向量搜索细节，勾勒技术演进图景，强调选合适工具找信息。
从多模态大模型中「拆」出音频向量模型
Google 发布原生多模态向量模型 Gemini Embedding 2，推动 Omni Embedding 发展。Jina AI 团队分享从多模态大模型中「拆」出音频向量模型的经验，介绍架构、训练数据，对比四种做法，还提及评测、应用场景及结论。
Zvec: 开箱即用、高性能的嵌入式向量数据库
Zvec是轻量级嵌入式向量数据库，为终端侧设计，有开箱即用等四大优势。它基于Apache 2.0协议开源，能满足向量检索在多场景需求，相比现有方案功能更全、资源管控强、性能出色，后续还将持续迭代。
DeepMind爆火论文：向量嵌入模型存在数学上限，Scaling laws放缓实锤？
DeepMind一篇关于向量嵌入局限性的论文在AlphaXiv爆火。其证明向量嵌入有数学上限，Scaling laws或放缓。研究构建LIMIT数据集，测试发现即便是先进嵌入模型也难解决简单任务，揭示了RAG系统约束，让人反思Scaling Laws边界。
推翻「预测下一个token」范式！微信AI新研究：把token压缩成连续向量更具性价比
微信AI和清华团队提出新范式CALM，把token打包成连续向量，让大模型从预测下一个token转变为预测下一个向量。实验表明它能减少生成步骤，在平衡性能和计算成本时性价比更高。
微信、清华连续自回归模型CALM，新范式实现从「离散词元」到「连续向量」转变
腾讯微信 AI 联合清华提出连续自回归语言模型 CALM，它将语言建模为连续向量而非离散词元，显著改善性能与计算成本权衡，解决了 LLM 效率瓶颈，虽面临技术挑战但实验效果佳，还指明未来研究方向。
OceanBase全面拥抱AI新进展：OB Cloud支持十亿级多类型向量数据，数十家企业实现AI应用落地
大模型热潮下，企业面临AI落地难题。OceanBase的OB Cloud支持十亿级多类型向量数据，已有数十家企业实现AI应用落地。它具备多云原生、AI能力优势，提供一体化架构和多模向量一体化，还降低了AI应用门槛。
Correlations：氛围测试你的向量模型
Jina AI分享内部调试可视化向量小工具Correlations，它能生成交互式热图展示内容间余弦相似度，提供多种交互方式。工具已在GitHub开源，适用于内容去重、验证引文等场景。
Excel上微软式创新！=COPILOT()函数发布
微软CEO宣布Excel新功能`=COPILOT()`函数，可在单元格直接调用AI。它能进行文本分析、生成内容、整理数据，与计算引擎集成，结果随数据自动更新。现处测试阶段，有调用限制和版本要求。