arXiv · Information Retrieval· Wentai Xie, Parker Carlson, Shanxiu He, Tao Yang·· 16 小时前AI 评分26
Lion-SP：用于高效检索的可学习 Soft Top-K 与逐项阈值自适应稀疏优化
Adaptive Sparsity Optimization with Learnable Soft Top-K and Per-Term Thresholding for Efficient Retrieval
AI 导读
该论文提出通过可学习 soft top-K、逐项阈值（per-term thresholding）与 FLOPs 正则化协同优化模型稀疏度，以缩短 LLM 语义词扩展带来的过长查询与文档向量。在 MS MARCO 和 BEIR 数据集上，Lion-SP 显著降低平均查询与文档长度，实现更低检索延迟与存储成本，同时保持有竞争力的相关性，论文已被 SIGIR 2026 接收。
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