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panorama
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新的PANORAMA技术加速AI嵌入中的最近邻搜索
研究人员开发了PANORAMA，一种加速高维神经网络嵌入的近似最近邻搜索（ANNS）的新技术。该方法优化了通常是搜索过程主要瓶颈的候选验证阶段。PANORAMA通过使用主成分分析（PCA）来压缩信号能量并逐步评估候选距离，在下界超过当前第k个最近邻距离时进行剪枝，从而实现了显著的速度提升。该技术已集成到FAISS库中，提供了高达28.9倍的端到端加速。
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新PaNO方法提高了光子设计中AI的准确性
研究人员开发了一种名为PaNO的新方法，以提高光子设计中使用的神经场代理的准确性。这些代理可以加速设计过程，但现有方法可能会根据局部端口读出错误地对设备进行排名，尽管它们在全局上看起来很准确。PaNO通过将代理与设计过程对齐来解决这个问题，专注于局部边界结构和模态内容，与以前的方法相比，它显著减少了端口功率和输出配置文件的误差。