Source: https://www.astrmira.com/zh-hant/
Language: zh-Hant
ο CETI / MIRA · THE WONDERFUL STAR · ARTISTIC INTERPRETATION
幻夢星芒 / ASTRMIRA
# Astrmira
於未知處求索，向星穹間開拓。
從第一性原理，走向真實世界的智慧。
我們研究資料、計算與智慧的基礎問題，
讓嚴謹的理論，成為可用的系統。
[探索我們的研究](https://www.astrmira.com/zh-hant/research/)[發現專案](https://www.astrmira.com/zh-hant/#projects)
[向下探索](https://www.astrmira.com/zh-hant/#practice)
MIRA
資料庫 · 檢索 · 向量 · 量化 · 後訓練 · 數學
我們的研究
## 從一個問題，
走向新的理解。
提出問題、建構方法，以推導與實驗檢驗想法，讓每一次發現成為下一次探索的起點。
開放的研究
## 向未知，
繼續追問。
從基礎問題到不同領域的新發現，這裡記錄我們的論文與研究進展。
[全部研究](https://www.astrmira.com/zh-hant/research/)
VECTOR SEARCH · 2026.09
### 壓縮之後，搜尋還會做出相同的選擇嗎？
研究簡介
When Does Low-Bit Quantization Preserve the Decisions of Vector Search?
把量化誤差放回向量搜尋實際執行的排序與圖剪枝決策，透過比較間隔、相關殘差與執行軌跡分析可靠性。
向量檢索 · 決策穩定性
[瞭解這項研究](https://www.astrmira.com/zh-hant/research/papers/low-bit-decisions/)
[arXiv](https://arxiv.org/abs/2609.09854)
LOW-BIT LLMS · 2026.09
### 同一次量化改動，為何會改變好壞？
研究簡介
Contextual Utility of Quantization Moves in Extreme Low-Bit LLMs
沿離散改動自身的路徑評估收益，並在持續變化的模型狀態中組合決策，研究極低位元大型語言模型的量化改動效用。
大型語言模型量化 · 後訓練
[瞭解這項研究](https://www.astrmira.com/zh-hant/research/papers/contextual-quantization/)
[arXiv](https://arxiv.org/abs/2609.09867)
REPRESENTATION GEOMETRY · 2026.05
### 少到一兩個位元，什麼資訊仍被保留？
研究簡介
Covariance Structure and Coordinate Heterogeneity Govern Binary Quantization of Contrastive Embeddings
透過共變異數結構與座標異質性解釋低位元排序行為，分析額外幅度位元與隨機旋轉為何對不同表示有不同效果。
表示幾何 · 二值量化
[瞭解這項研究](https://www.astrmira.com/zh-hant/research/papers/covariance-binary-quantization/)
[arXiv](https://arxiv.org/abs/2605.17524)
SEARCH SYSTEMS · 2026.05
### QuIVer：直接在二值空間建構搜尋圖
研究簡介
QuIVer: Rethinking ANN Graph Topology via Training-Free Binary Quantization
在免訓練的兩位元空間中建圖、剪枝與搜尋，僅於最終重新排序時讀取完整向量，分析緊湊拓撲適用的資料條件。
近似最近鄰 · 圖索引
[瞭解這項研究](https://www.astrmira.com/zh-hant/research/papers/quiver/)
[arXiv](https://arxiv.org/abs/2605.02171)
論文 · 發現 · 進展
我們的實踐
## 探索，
不止於論文。
基礎研究拓展可能，系統建構讓真實問題回應研究。
讓想法成形
## 把研究，
寫進現實。
從資料基礎與智慧夥伴，到複雜工作的持續執行。
[全部專案](https://www.astrmira.com/zh-hant/projects/)
資料系統
### TriviumDB
以 Rust 建構的 AI 原生嵌入式資料庫，整合向量、屬性圖譜與文件，支援 Agent 記憶與本機知識庫。
向量 · 圖譜 · 文件
智慧系統
### infOS
面向 AI 夥伴的開源執行環境，連接長期記憶、上下文與工具，支援持續對話和桌面互動。
記憶 · 上下文 · 工具
Agent Harness
### Piarium
面向複雜工程工作的完整 Agent Harness，涵蓋程式碼檢索、上下文與記憶、多 Agent 協作及可驗證的交付。
上下文 · 執行 · 驗證
關於我們的名字
## 一顆奇妙的星。
一份持續的好奇。
星芒會變，求索不息。
Astr，遙遠星空；Mira，真實的變星；Mirage，尚待抵達的想像。三層意象交織，成為「幻夢星芒」。
Mira 的亮度隨時間變化，並留下綿長的紫外星尾。它提醒我們對未知保有想像，讓探索留下可以繼續生長的痕跡。
[名稱靈感 · NASA ↗](https://apod.nasa.gov/apod/ap070817.html)
一起追問下一個問題
## 下一個值得研究的問題，
也許來自您。
資料庫與智慧系統 · 科研合作 · 大學聯合研究
從一個真實問題，開始一次有意義的合作。
[開啟對話](https://www.astrmira.com/zh-hant/collaborate/)