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
- Smarter Every Day 博主 Destin 将答辩冲击聚变博士论文 — CatAstro_Piyush · 2026-10-18
- 脑植入物让失语者重新开口,Science 长文综述语音 BCI 产业进展 — EricMTrautmann · 2026-10-18
- 曼彻斯特大学发布 LLM 生成代码形式化验证演讲幻灯片 — CatAstro_Piyush · 2026-10-18
- 数学预印本新仓库 Hexagon 上线,收录 arXiv 不收的研究成果 — tak3sh8 · 2026-10-18
- Periodic 创始人 CoLM 演讲:自训模型终将跨越前沿模型拐点 — heghbalz · 2026-10-18
- PNAS 论文:生物突触可自组装出逼近梯度下降的学习规则 — xuanalogue · 2026-10-18