Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学）

Beyond Post-Quantization: Native Hash Learning with a Dedicated HASH Token

超越后量化：使用专用哈希令牌的原生哈希学习

Xinze Liu, Ding Wang, Dayan Wu, Hengjie Zhu, Peng Fu, Zheng Lin, Weiping Wang

机构 * Institute of Information Engineering, CAS（中国科学院信息工程研究所） ； School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学网络空间安全学院） ； Department of Applied Mathematics and Statistics, Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学应用数学与统计系） 纠错

AI总结 研究高效图像检索的紧凑表示问题，提出HashViT框架，通过专用哈希令牌及相关设计在Transformer内生成二进制表示，经统一目标优化，实验表明其性能优且保留汉明码效率。