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PiPNN
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Google发布GINGER库，加速基于图的向量搜索
Google开发了GINGER，一个用于基于图的近似最近邻搜索（ANNS）的开源C++库。GINGER旨在提高大型、高维嵌入数据集的速度和内存效率。它通过诸如Nested TurboQuant（用于高效导航和重排）和AdaptiveGap压缩（用于邻近图）等创新来实现这一点，与现有库相比，查询吞吐量更快，内存占用更少。
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新的 PiPNN 方法极大地加速了 ANNS 索引和 k-NN 图的构建
研究人员开发了 PiPNN II 和 GPiPNN，显著加速了近似最近邻搜索 (ANNS) 索引的构建。PiPNN II 在 CPU 上实现了高达 8 倍的速度提升，而 GPU 实现的 GPiPNN 在索引构建方面比现有方法快 43.7 倍。这些进展还能够更快地计算 k-NN 图，这对于聚类和异常检测等任务至关重要，PiPNN II 在 CPU 上提供了高达 13 倍的速度提升，而 GPiPNN 在 GPU 上为 90% 召回率下的 …
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新方法构建无需搜索的可导航图
一篇新论文提出了一种无需依赖传统搜索算法即可构建可导航图的方法。该方法包括数据分区、评估每个分区内的配对，然后从这些候选者中选择边。这种方法详细分为三个阶段，旨在提高图构建的质量和效率，尤其适用于大型数据集。