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turbovec 基于 Google TurboQuant 算法，将 1000 万向量从 31GB 压缩到 4GB，搜索速度比 FAISS 快 12-20%，支持过滤搜索，提供 Rust 实现和 Python 包。
本文提出了一种使用无监督稀疏自编码器和自然倒排索引的单阶段稀疏编码方法，以加速多向量检索，其效果优于传统的基于k-means的方法。
介绍SimpleMem，一种面向LLM智能体的高效记忆框架，利用语义无损压缩提升准确率并降低token消耗，F1分数提升26.4%，推理时token使用量减少高达30倍。