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Elasticsearch 中 HNSW 的自适应提前终止

作者:来自 Elastic Tommaso Teofili 介绍Elasticsearch中 HNSW 的一种新的自适应提前终止策略。 从向量搜索到强大的REST API,Elasticsearch为开发者提供了最全面的搜索工具包。在Elasticsearch Labs仓库中,探索我们的示例笔记本,尝试一些新东西。你也可以开始免费试用,或者今天就在本地运行Elasticsearch。 弹性搜索使用层级可导航小世界(HNSW)算法在邻近图上进行向量搜索。HNSW已知能在k个最近邻(KNN)结果的质量与相关成本之间做出良好的权衡。 在HNSW中,搜索通过迭代扩展图中的候选节点进行,保持迄今为止发现的有界最近邻集合。每个扩展都有其成本(向量运算、随机寻盘等),随着搜索的推进,这些成本的边际收益通常会减少。 优化HNSW图遍历的一种方法是,当找到新真邻居的边际概率不增加时停止搜索。因此,在 Elasticsearch 9.2 中,我们引入了新的早期终止机制。当访问图节点连续次数不足够多地提供足够新的最近邻时,这会停止搜索过程。 本文将引导您了解我们如何改进HNSW早期终止机制,使其更适合不同的...

阿里通义开源首个影视级配音多模态大模型 Fun-CineForge

阿里通义实验室发布并开源了首个支持影视级多场景配音的多模态大模型 Fun-CineForge。并配套开放了高质量数据集的构建方法。公告称,“通过“数据 + 模型”的一体化设计,Fun-CineForge 正尝试解决影视级 AI 配音长期面临的关键问题。” 本次开源内容核心包含两部分: 模型侧:面向复杂影视场景的多模态配音大模型; 数据侧:大规模多模态配音数据集构建流程(CineDub)。 根据介绍,在数据基础之上,Fun-CineForge 基于 CosyVoice3 强大的语音合成底层能力,构建了一个面向复杂影视场景的配音大模型,完成视频 + 文本 → 语音的任务。输入包括: 无声视频片段 配音文本 角色属性和情感线索 时间信息 参考语音 模型即可以参考语音的音色来合成与时间和视频信息高度对齐的语音。 Fun-CineForge 首先构建了一套自动化的数据集生产流程,可以将原始影视素材转化为结构化多模态数据。 该流程包括人声分离、文本转录、长视频分段、音视频联合说话人分离等,其中,基于通用大模型思维链的双向矫正机制,大幅降低了转录文本和说话人分离结果的错误率。 中文字错率从4.53%...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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