检索研究者质疑 MRL 与 ANN「无损」说法：基准太小且标注过时
检索领域研究者 srchvrs 回应 ZeroEntropy 关于 Matryoshka 表示学习（MRL）并非无损的博客，认为 MRL 的损失确实存在但小到可以容忍，真正的问题是基准太小且 QREL 标注过时。他进一步质疑「近似最近邻（ANN）检索相对精确 k-NN 几乎无损」的业内惯常说法，指出 MS MARCO 等检索问答基准本身有偏，难以支撑这类无损结论。
2026-10-26 ~ 2026-10-26 · 2 条相关
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