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Tensors
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新的采样方法使机器学习能够处理可变大小的输入
研究人员提出了一种新颖的机器学习模型框架，该框架能够处理不同大小的输入，例如点云、序列和图。该方法利用随机采样映射来比较和近似不同维度的输入，解决了泛化到更大未见数据和高效评估的挑战。该方法为跨越各种函数类（包括在序列、图和张量上定义的函数类）的泛化和草图提供了明确的速率。
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生产级AI搜索需要张量，而非仅仅是向量
生产级AI系统需要的不仅仅是基本的向量搜索，因为后者难以整合结构化属性、业务规则、个性化和机器学习排名模型。张量通过允许多维数据结构（包括嵌入、稀疏特征和元数据）在统一的检索和排名过程中进行处理，从而提供了一种解决方案。这种原生张量的方法解决了将多个系统拼接起来以完成复杂检索任务所固有的碎片化和延迟问题。