是王大大呀
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达摩院量子实验室在量子计算的经典模拟方向长期处于国际领先。此前，其自研的“太章1.0”提出了独创的张量网络收缩的动态拆分办法，大幅减少量子电路模拟的代价，为学界与业界广泛采用。此次开源的内核量子引擎“太章2.0”通过进一步的算法创新，再次大幅度降低资源消耗。
随着 AI 技术的广泛应用以及数据规模的不断增长，向量检索作为深度学习中的主流方法，其具备的泛检索和多模态搜索的能力也将进一步得到发挥。物理世界的实体和特征，通过向量化技术进行表征和组合，映射到数字世界，借助计算机进行计算和检索，挖掘潜在逻辑和隐式关系，更智能的服务于人类社会。 未来，向量检索除了要面对数据规模的不断增长，算法上仍需要解决混合空间检索、稀疏空间检索、超高维、泛一致性等问题。工程上，面对的场景将越来越广泛，也越来越复杂，如何形成强有力的系统化体系，贯穿场景和应用，将是向量检索下一步发展的重点。
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2021-03-26
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2021-03-25
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