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Uint8
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Qdrant 1.20 通过新的压缩和索引技术降低向量存储成本
Qdrant 发布了其开源向量数据库的 1.20 版本,引入了两种新的存储数据类型 TurboQuant(turbo8 和 turbo16),可显著减少向量嵌入的存储空间。这些数据类型将向量压缩到每维度 8 或 16 比特,采用一种保持搜索能力并使服务器端延迟保持在 float32 集合的 10% 以内的旋转技术。此次更新还包括一种更快的过滤嵌套元数据的方法,提高了在 arXiv 论文等大型数据集上的查询性能。
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目标检测模型的量化和输入退化鲁棒性表现不一
一项新研究调查了训练后量化(PTQ)在面对噪声和模糊等现实世界输入退化时,对YOLO目标检测模型鲁棒性的影响。研究人员评估了包括静态INT8在内的各种精度格式,并提出了一种感知退化的校准策略。虽然静态INT8提供了显著的加速,但提出的校准方法并未在大多数模型和退化情况下持续提高鲁棒性,尽管在特定噪声条件下对大型模型观察到了一些好处。