壓縮之後，搜尋還會做出相同的選擇嗎？
研究簡介
When Does Low-Bit Quantization Preserve the Decisions of Vector Search?
把量化誤差放回向量搜尋實際執行的排序與圖剪枝決策，透過比較間隔、相關殘差與執行軌跡分析可靠性。
瞭解這項研究ο CETI / MIRATHE WONDERFUL STARARTISTIC INTERPRETATION
MIRA
我們的研究
從一個問題，
走向新的理解。
提出問題、建構方法，以推導與實驗檢驗想法，讓每一次發現成為下一次探索的起點。
開放的研究
向未知，
繼續追問。
從基礎問題到不同領域的新發現，這裡記錄我們的論文與研究進展。
同一次量化改動，為何會改變好壞？
研究簡介
Contextual Utility of Quantization Moves in Extreme Low-Bit LLMs
沿離散改動自身的路徑評估收益，並在持續變化的模型狀態中組合決策，研究極低位元大型語言模型的量化改動效用。
瞭解這項研究少到一兩個位元，什麼資訊仍被保留？
研究簡介
Covariance Structure and Coordinate Heterogeneity Govern Binary Quantization of Contrastive Embeddings
透過共變異數結構與座標異質性解釋低位元排序行為，分析額外幅度位元與隨機旋轉為何對不同表示有不同效果。
瞭解這項研究QuIVer：直接在二值空間建構搜尋圖
研究簡介
QuIVer: Rethinking ANN Graph Topology via Training-Free Binary Quantization
在免訓練的兩位元空間中建圖、剪枝與搜尋，僅於最終重新排序時讀取完整向量，分析緊湊拓撲適用的資料條件。
瞭解這項研究我們的實踐
探索，
不止於論文。
基礎研究拓展可能，系統建構讓真實問題回應研究。
讓想法成形
把研究，
寫進現實。
從資料基礎與智慧夥伴，到與 Agent 協作的工作台。
關於我們的名字
一顆奇妙的星。
一份持續的好奇。
星芒會變，求索不息。
Astr，遙遠星空；Mira，真實的變星；Mirage，尚待抵達的想像。三層意象交織，成為「幻夢星芒」。
Mira 的亮度隨時間變化，並留下綿長的紫外星尾。它提醒我們對未知保有想像，讓探索留下可以繼續生長的痕跡。
名稱靈感 · NASA ↗一起追問下一個問題
下一個值得研究的問題，
也許來自您。
資料庫與智慧系統 · 科研合作 · 大學聯合研究
從一個真實問題，開始一次有意義的合作。