Scaling Laws for Grid-Based Approximate Nearest Neighbor Search in High Dimensions

• 类型：arxiv
• 标识：2607.01283
• 链接：https://arxiv.org/abs/2607.01283
• 主分类：rag
• 形态：method
• 被引：0
• 被引来源：Semantic Scholar + OpenAlex
• S2被引：0
• OpenAlex被引：0
• 影响力被引：0
• TLDR：The results suggest that grid-based methods such as multiprobe grid may be competitive in rebuild-heavy or high-dimensional settings where indexing cost and dimensional robustness dictate performance.
• OpenAlex ID：W7167206518
• OpenAlex DOI：10.48550/arxiv.2607.01283
• DOI：10.48550/arxiv.2607.01283
• DOI来源：OpenAlex
• 开放获取：green
• 开放获取链接：https://doi.org/10.48550/arxiv.2607.01283
• OpenAlex更新：2026-07-19
• 待LLM分类：否
• 标题中文：高维场景下基于网格的近似最近邻搜索的标度律
• TLDR中文：结果表明，在重建频繁或高维场景中（如 multiprobe grid 等）基于网格的方法可能具有竞争力，因为这些场景下索引成本与维度鲁棒性决定性能。
• 来源文件：
• /inbox/tom/_candidates/2026-07-06-agent-memory-tool-use-candidates.json
• /inbox/tom/_candidates/2026-07-05-agent-rag-longcontext-candidates.json
• [S2 enrich]
• [OpenAlex backfill]