Forschung / Publikationen
Unsere Forschung beginnt mit lohnenden Fragen und entwickelt in unterschiedlichen Gebieten Methoden und Belege. Diese Seite vereint Artikel, aktuelle Richtungen und neue Fragen, die aus jedem Ergebnis entstehen.
Forschung im Überblick
When Does Low-Bit Quantization Preserve the Decisions of Vector Search?
Untersucht Quantisierungsfehler in den tatsächlichen Rang- und Graphbeschneidungsentscheidungen der Vektorsuche und verbindet deren Zuverlässigkeit mit Vergleichsmargen, korrelierten Residuen und Ausführungsspuren.
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Contextual Utility of Quantization Moves in Extreme Low-Bit LLMs
Untersucht den tatsächlichen Nutzen diskreter Schritte in LLMs mit extrem niedriger Bitbreite, indem jeder Schritt entlang seines Weges und im sich verändernden Modellzustand bewertet wird.
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Covariance Structure and Coordinate Heterogeneity Govern Binary Quantization of Contrastive Embeddings
Erklärt Rangverhalten bei niedriger Bitbreite durch Kovarianz und unterschiedliche Koordinatenskalen, einschließlich der unterschiedlichen Wirkung eines zusätzlichen Betragsbits und zufälliger Rotation auf verschiedene Repräsentationen.
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QuIVer: Rethinking ANN Graph Topology via Training-Free Binary Quantization
Baut, beschneidet und durchsucht einen ANN-Graphen in einem trainingsfreien Zweibit-Raum. Vollständige Vektoren werden nur zur abschließenden Neusortierung gelesen; die Arbeit zeigt, für welche Daten diese kompakte Topologie geeignet ist.
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4 Artikel
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