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Visual Document Retrieval
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MM-Matryoshka框架提供预算弹性的视觉文档检索
研究人员推出了一种新颖的二维训练框架MM-Matryoshka，旨在使视觉文档检索更具预算弹性。该方法允许单个模型通过选择灵活的向量宽度和编码器深度预算来根据可用计算资源调整其检索准确性。实验表明，与现有方法相比，MM-Matryoshka在保持高质量检索的同时，显著降低了存储和计算开销。
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新的剪枝方法大幅减小视觉文档检索模型尺寸
研究人员开发了一种新颖的无训练方法——结构锚点剪枝（SAP），用于压缩视觉文档检索模型。SAP通过识别和剪枝冗余的视觉标记来解决这些模型中多向量索引的显著存储开销问题，且无需依赖查询进行训练。该框架利用得分保留诊断和视觉入度中心性评分器，在保持高检索精度的同时有效减小了索引尺寸。