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Language: zh-Hant

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SEARCH SYSTEMS / ARXIV:2605.02171

# QuIVer：直接在二值空間建構搜尋圖

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。

[閱讀 arXiv 原文](https://arxiv.org/abs/2605.02171)[閱讀指定版本 PDF](https://arxiv.org/pdf/2605.02171v3)

論文資訊

**作者**: Wenxuan Xiao, Peidong Zhu, Zhiyou Wang, Chengcheng Li

**首次提交**: 2026-05-04

**最近修訂**: 2026-05-17

**公開版本**: arXiv 2605.02171v3

近似最近鄰 · 圖索引 · 二值量化

用緊湊的二值圖導航，再以原始向量精排少量候選。

## 讓量化參與圖的形成

QuIVer 探問二值量化能否成為圖索引本身的度量空間。免訓練的兩位元編碼結合符號位元與幅度位元，使 Vamana 的選邊、多樣性剪枝及查詢導航都在量化空間中完成。

## 緊湊導航，精確重排

查詢編碼為二值簽章，以位元運算探索圖中候選。最後才讀取完整 float32 向量進行重新排序，將頻繁存取的簽章與相鄰清單，和較少使用的全精度資料分離。

系統不需要訓練碼本或旋轉矩陣。量化同時參與建構與導航，因此拓撲、計算及記憶體配置可以圍繞緊湊表示一併設計。

## 結合資料幾何評估系統

在 12 個百萬規模資料集上的實驗顯示，成效強烈依賴分布：餘弦空間中的對比學習嵌入最適合此拓撲，部分多模態表示次之，原生歐氏特徵與無結構資料則表現較弱。

研究明確呈現壓縮、吞吐量與資料相容性之間的取捨，也為後續量化理論研究提供系統基礎。

閱讀與引用

## 繼續閱讀論文原文。

完整推導、實驗設定與結果，請參閱公開論文。

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