谷歌发布 RSLM 量化,无需训练压缩嵌入至 1-4 比特
_reachsumit · x · 2026-09-01
谷歌提出了 RSLM (Rotated Scaled Lloyd-Max),一系列无需训练的向量量化编解码器。该方法将嵌入压缩至每维度 1-4 比特,用于近似最近邻 (ANN) 搜索。通过利用 ANN 系统特性对残差向量进行编码并校正 L2 范数,RSLM 在降低内存成本和带宽的同时,匹配了经过训练的量化器的召回率。
「研究」频道最新
- 去噪扩散模型与评分匹配的核心原理简述 — ariG23498 · 2026-09-01
- ContextLeak:恶意工具可窃取 Agent 92% 上下文 — rohanpaul_ai · 2026-09-01
- MIT 研究:智能体可通过环境静默协作 — mikeflache · 2026-09-01
- Elastic Triangle Splatting 改进内核函数设计 — zhenjun_zhao · 2026-09-01
- 前馈 3D 重建模型的置信度校准审计 — zhenjun_zhao · 2026-09-01
- ReconSplat 结合扩散先验实现视图外重建 — zhenjun_zhao · 2026-09-01