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。
瞭解這項研究研究 / 論文
提出問題。
累積證據，持續前進。
我們的研究從值得追問的問題出發，在不同領域建構方法與證據。這裡匯集論文、目前關注的方向，以及每項成果所開啟的新問題。
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。
瞭解這項研究少到一兩個位元，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。
瞭解這項研究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。
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4 篇論文
探索研究方向
沿著問題，走進一個領域。
探索連接資料系統、檢索、表示、高效率智慧與數學的基礎問題。
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