密集檢索 (dense retrieval)

深度分析

Spectral Tempering (SpecTemp)：透過局部 SNR 推導 γ(k) 的自適應嵌入壓縮與密集檢索優化

面對高維檢索向量的存取成本，研究提出一種頻譜調溫方法，從語料的特徵值譜以局部訊雜比自動計算維度依賴的縮放係數。此方法無需標註或驗證調參，能在多模型與資料集上達到接近網格搜尋的最佳壓縮表現。對實務部署與向量索引的記憶體與相似度計算成本具實際緩解效果。