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Infinity Search：q-度量空间上的近似向量搜索
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AI 综述
2026年10月5日，arXiv（Information Retrieval 方向，一手论文 arXiv:2506.06557v3）报道了 Infinity Search 方法。该方法用投影算子把任意相异度函数转换为超度量空间并保留最近邻，再学习该投影的近似，以高效计算查询点与数据点间的超度量距离。论文进一步将方法推广到 q-度量空间（三角形边的 q 次幂小于另两边 q 次幂之和）。实验显示，q 值越大搜索越快但召回率越低，整体检索性能与现有方法相当。
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最新进展10月5日 12:00
arXiv 论文提出 Infinity Search，推广至 q-度量空间，q 越大越快但召回越低，性能与现有方法相当。报道时间线
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10月5日
- arXiv · Information RetrievalInfinity Search：q-度量空间上基于投影的近似向量搜索
提出 Infinity Search 方法，用投影算子把任意相异度函数转换为超度量空间并保留最近邻，再学习该投影的近似以高效计算查询点与数据点间的超度量距离。进一步推广到 q-度量空间（三角形边的 q 次幂小于另两边 q 次幂之和），实验显示 q 值越大搜索越快但召回率越低，整体检索性能与现有方法相当。论文 arXiv:2506.06557v3，方向为信息检索。
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