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向量数据公司工作两年后,我学到的37个检索真相

Leonie在向量数据公司工作两年后,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、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。

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为什么Cline不对你的代码进行索引(以及为什么这是好事)

用户常问Cline如何处理大型代码,是否用RAG索引全部代码。Cline特意选择不对代码进行索引,因为传统RAG方法用于代码有逻辑切割、索引过时、安全风险等问题。Cline像开发者一样处理代码,有独特优势。

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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。

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Zvec: 开箱即用、高性能的嵌入式向量数据

Zvec是轻量级嵌入式向量数据,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。

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昇腾MindSpeed:分布式训练加速的创新实践与突破

在2025年QCon全球软件开发大会上,华为工程师郑加利分享昇腾MindSpeed分布式训练加速。它在计算、通信、显存等多维度优化,提升训练效率,还介绍业界加速及MindSpeed架构,阐述多种优化策略。

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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。

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英伟达的AI已经开始接管整个项目了?SATLUTION自主进化代码登顶SAT竞赛

NVIDIA Research提出SATLUTION框架,将LLM代码进化能力扩展到完整代码规模,能处理复杂项目。它协调LLM智能体对SAT求解器代码迭代优化,在SAT竞赛中超越人类冠军,成本低且效率高。

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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。

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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。

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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。

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