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Forschung / Publikationen

# Fragen.  
Belege. Fortschritt.

Unsere Forschung beginnt mit lohnenden Fragen und entwickelt in unterschiedlichen Gebieten Methoden und Belege. Diese Seite vereint Artikel, aktuelle Richtungen und neue Fragen, die aus jedem Ergebnis entstehen.

VECTOR SEARCH · 2026.09

## Wann treffen komprimierte Vektoren dieselben Entscheidungen?

Wenxuan Xiao · Xu Cao

Forschung im Überblick

When Does Low-Bit Quantization Preserve the Decisions of Vector Search?

Untersucht Quantisierungsfehler in den tatsächlichen Rang- und Graphbeschneidungsentscheidungen der Vektorsuche und verbindet deren Zuverlässigkeit mit Vergleichsmargen, korrelierten Residuen und Ausführungsspuren.

Vektorsuche · Entscheidungsstabilität

[Diese Forschung entdecken](https://www.astrmira.com/de/research/papers/low-bit-decisions/)

[arXiv](https://arxiv.org/abs/2609.09854)

LOW-BIT LLMS · 2026.09

## Warum verändert sich der Nutzen derselben Quantisierungsänderung?

Wenxuan Xiao · Xu Cao

Forschung im Überblick

Contextual Utility of Quantization Moves in Extreme Low-Bit LLMs

Untersucht den tatsächlichen Nutzen diskreter Schritte in LLMs mit extrem niedriger Bitbreite, indem jeder Schritt entlang seines Weges und im sich verändernden Modellzustand bewertet wird.

LLM-Quantisierung · Nachtraining

[Diese Forschung entdecken](https://www.astrmira.com/de/research/papers/contextual-quantization/)

[arXiv](https://arxiv.org/abs/2609.09867)

REPRESENTATION GEOMETRY · 2026.05

## Was bleibt bei einem oder zwei Bits erhalten?

Wenxuan Xiao

Forschung im Überblick

Covariance Structure and Coordinate Heterogeneity Govern Binary Quantization of Contrastive Embeddings

Erklärt Rangverhalten bei niedriger Bitbreite durch Kovarianz und unterschiedliche Koordinatenskalen, einschließlich der unterschiedlichen Wirkung eines zusätzlichen Betragsbits und zufälliger Rotation auf verschiedene Repräsentationen.

Repräsentationsgeometrie · Binäre Quantisierung

[Diese Forschung entdecken](https://www.astrmira.com/de/research/papers/covariance-binary-quantization/)

[arXiv](https://arxiv.org/abs/2605.17524)

SEARCH SYSTEMS · 2026.05

## QuIVer: den Suchgraphen direkt im binären Raum aufbauen

Wenxuan Xiao · Peidong Zhu · Zhiyou Wang · Chengcheng Li

Forschung im Überblick

QuIVer: Rethinking ANN Graph Topology via Training-Free Binary Quantization

Baut, beschneidet und durchsucht einen ANN-Graphen in einem trainingsfreien Zweibit-Raum. Vollständige Vektoren werden nur zur abschließenden Neusortierung gelesen; die Arbeit zeigt, für welche Daten diese kompakte Topologie geeignet ist.

Approximative nächste Nachbarn · Graphindizes

[Diese Forschung entdecken](https://www.astrmira.com/de/research/papers/quiver/)

[arXiv](https://arxiv.org/abs/2605.02171)

4 Artikel

Eine Frage, die wir gemeinsam verfolgen sollten?

[Sprechen wir darüber](https://www.astrmira.com/de/collaborate/)