VectorMaton: Efficient Vector Search with Pattern Constraints via an Enhanced Suffix Automaton
VectorMaton: 通过增强后缀自动机实现高效的向量搜索与模式约束
专题命中 向量检索 :vector search(title,abstract);分类 cs.DB
AI总结 VectorMaton通过增强后缀自动机实现高效的向量搜索与模式约束,显著提升查询吞吐量并减小索引规模。
AI 大模型
检索增强生成、向量检索、知识库问答和面向大模型的搜索系统。
VectorMaton: 通过增强后缀自动机实现高效的向量搜索与模式约束
专题命中 向量检索 :vector search(title,abstract);分类 cs.DB
AI总结 VectorMaton通过增强后缀自动机实现高效的向量搜索与模式约束,显著提升查询吞吐量并减小索引规模。
检索-GRPO:面向淘宝搜索密集检索的多目标强化学习框架
专题命中 向量检索 :dense retrieval(title,abstract);分类 cs.IR
AI总结 Retrieval-GRPO通过多目标强化学习框架解决密集检索中的硬负样本依赖和跷跷板效应问题,提升复杂长尾查询的语义泛化能力。
SVFusion:一种用于大规模实时向量搜索的CPU-GPU协同架构
专题命中 向量检索 :vector search(title,abstract);分类 cs.DB
AI总结 SVFusion通过CPU-GPU协同处理和动态更新机制,提升大规模实时向量搜索的性能和效率。
Comments This paper has been accepted for publication in PVLDB Volume 19(VLDB 2026)
向未来迈进的向量搜索:从内存驻留、静态异构存储到云原生架构
专题命中 向量检索 :vector search(title,abstract);分类 cs.DB
AI总结 本文从存储架构角度回顾了向量搜索技术的演变,涵盖内存驻留方法、异构存储技术及云原生系统的未来发展。
Comments Accepted as a tutorial at SIGMOD 2026
云原生向量搜索:全面性能分析
专题命中 向量检索 :vector search(title,abstract);分类 cs.DB
AI总结 本文研究云原生向量搜索的性能,分析集群与图索引的优劣,指出图索引在高并发和高维数据场景中更优,并探讨缓存优化对索引性能的影响。
KBest: 面向 Kunpeng CPU 的高效向量搜索
专题命中 向量检索 :vector search(title,abstract);分类 cs.IR
AI总结 KBest 是针对 Kunpeng 920 CPU 优化的高效向量搜索库,通过硬件感知和算法优化提升查询吞吐量超过 2 倍。
Journal ref ACM KDD 2026 | Jeju, Korea
Llama2Vec: 无监督适应大型语言模型用于密集检索
机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications(北京邮电大学) ; Beijing Academy of Artificial Intelligence(北京人工智能研究院) ; University of Science and Technology of China(中国科学技术大学) ; The Hong Kong Polytechnic University(香港理工大学)
专题命中 向量检索 :dense retrieval(title,abstract);分类 cs.CL
AI总结 Llama2Vec通过无监督适应LLM提升密集检索性能,实现新的最先进结果。
Comments ACL 2024
专题命中 向量检索 :dense retrieval(title,abstract);分类 cs.IR
专题命中 向量检索 :dense retrieval(title,abstract);分类 cs.IR
专题命中 向量检索 :dense retrieval(title,abstract);分类 cs.IR
Comments 11 pages, 4 figures
机构 * BNRIST, Tsinghua University(北京理工大学,清华大学)
专题命中 向量检索 :vector search(title,abstract);分类 cs.DB
专题命中 向量检索 :vector search(title,abstract);分类 cs.IR
专题命中 向量检索 :vector search(title,abstract);分类 cs.IR
专题命中 向量检索 :vector search(title,abstract);分类 cs.DB
Comments 12 pages, 19 figures
专题命中 向量检索 :vector search(title,abstract);分类 cs.DB
Comments 9 pages
专题命中 向量检索 :dense retrieval(title,abstract);分类 cs.IR
专题命中 向量检索 :vector search(title,abstract);分类 cs.IR
专题命中 向量检索 :vector search(title,abstract);分类 cs.IR
Comments 12 pages, 8 figures, CIKM 2024 MMSR Workshop
专题命中 向量检索 :dense retrieval(title,abstract);分类 cs.IR
Comments 6 pages, published at CIKM 2024
专题命中 向量检索 :dense retrieval(title,abstract);分类 cs.IR
Comments Accepted by ACL 2024. Repo: https://github.com/Ariya12138/ConvInv
专题命中 向量检索 :vector search(title,abstract);分类 cs.DB
专题命中 向量检索 :vector search(title,abstract);分类 cs.IR
专题命中 向量检索 :dense retrieval(title,abstract);分类 cs.IR
Comments GenIR@SIGIR2023
Journal ref GenIR@SIGIR2023
专题命中 向量检索 :dense retrieval(title,abstract);分类 cs.IR
Comments Accepted by Findings of ACL 2023
专题命中 向量检索 :dense retrieval(title,abstract);分类 cs.IR
Comments Accepted to SIGIR 2023
专题命中 向量检索 :dense retrieval(title,abstract);分类 cs.IR
Comments Accepted by ICLR 2023
专题命中 向量检索 :dense retrieval(title,abstract);分类 cs.IR
Comments Accepted by EMNLP 2022
专题命中 向量检索 :dense retrieval(title,abstract);分类 cs.IR
专题命中 向量检索 :dense retrieval(title,abstract);分类 cs.IR
专题命中 向量检索 :dense retrieval(title,abstract);分类 cs.IR