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Recherche / Publications

# Questions.  
Preuves. Avancées.

Notre recherche commence par des questions qui méritent d’être posées, puis construit méthodes et preuves à travers différents domaines. Cette page réunit nos articles, nos orientations et les nouvelles questions ouvertes par chaque résultat.

VECTOR SEARCH · 2026.09

## Quand des vecteurs comprimés prennent-ils les mêmes décisions ?

Wenxuan Xiao · Xu Cao

En quelques mots

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

Étudie l’erreur de quantification dans les décisions réelles de classement et d’élagage des graphes, en reliant leur fiabilité aux marges de comparaison, aux résidus corrélés et aux traces d’exécution.

Recherche vectorielle · Stabilité des décisions

[Découvrir cette recherche](https://www.astrmira.com/fr/research/papers/low-bit-decisions/)

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

LOW-BIT LLMS · 2026.09

## Pourquoi la valeur d’un même changement de quantification varie-t-elle ?

Wenxuan Xiao · Xu Cao

En quelques mots

Contextual Utility of Quantization Moves in Extreme Low-Bit LLMs

Étudie l’utilité réelle d’un déplacement discret dans les LLM à très faible précision, en l’évaluant le long de son propre trajet et en combinant les décisions dans un état de modèle évolutif.

Quantification des LLM · Post-entraînement

[Découvrir cette recherche](https://www.astrmira.com/fr/research/papers/contextual-quantization/)

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

REPRESENTATION GEOMETRY · 2026.05

## Que reste-t-il avec un ou deux bits ?

Wenxuan Xiao

En quelques mots

Covariance Structure and Coordinate Heterogeneity Govern Binary Quantization of Contrastive Embeddings

Explique le classement à faible précision par la covariance et l’hétérogénéité des coordonnées, notamment les effets différents d’un bit de magnitude supplémentaire et d’une rotation aléatoire selon les représentations.

Géométrie des représentations · Quantification binaire

[Découvrir cette recherche](https://www.astrmira.com/fr/research/papers/covariance-binary-quantization/)

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

SEARCH SYSTEMS · 2026.05

## QuIVer : construire le graphe de recherche directement dans l’espace binaire

Wenxuan Xiao · Peidong Zhu · Zhiyou Wang · Chengcheng Li

En quelques mots

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

Construit, élague et parcourt un graphe de voisins approximatifs dans un espace à deux bits sans apprentissage. Les vecteurs complets ne sont lus qu’au reclassement final, et les régimes de données adaptés à cette topologie sont explicités.

Plus proches voisins approximatifs · Index de graphes

[Découvrir cette recherche](https://www.astrmira.com/fr/research/papers/quiver/)

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

4 articles

Une question à approfondir ensemble ?

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