Google 论文证明单向量 embedding 需接近 MUVERA 上界的维度
_reachsumit · x · 2026-07-23
Google 的研究者给出了一个关于 single-vector embeddings 的近最优下界，用来分析它们在逼近 maximum inner product similarity 时需要多大的维度。结论表明，单向量表示的维度必须大到接近 MUVERA 已知上界的量级，才能逼近多向量相似度，这收紧了这个近似问题的理论边界。
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