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1 向量检索的过去,现在,和未来 -大沙
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议题简介:

浅谈向量检索的技术背景和应用,揭秘向量检索的核心挑战和未来发展趋势

出品人简介:

王绍翾,达摩院机器智能实验室资深技术专家。
阿里花名”大沙”,毕业于北京大学,在加州大学获得计算机工程博士学位。毕业后曾在 Facebook 开发分布式图关系数据库TAO。2015 年加入阿里巴巴集团,先后就职于搜索事业部,计算平台事业部,目前是达摩院机器智能系统AI实验室的负责人,主要负责达摩院的AI Engineering的体系建设,包括高性能训练,推理,向量检索等等核心引擎的研发,以及视觉,NLP,决策等算法能力的开放平台建设和商业化落地。在搜索和计算平台事业部,王绍翾主要负责阿里新一代实时计算平台Blink/Flink的研发工作,他是国内最早期的Apache Flink的committer和PMC。

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1 .向量检索的过去,现在, 和未来 王绍翾(大沙) 2021-3-20 达摩院 机器智能 系统AI实验室负责人

2 .#01 向量检索的业务场景

3 .向量检索场景简介

4 .向量检索场景举例-图像/视频检索

5 .向量检索场景举例-文本检索

6 .向量检索场景举例-推荐系统

7 .#02 向量检索技术现状

8 .向量检索技术现状——简介 应用层 Jina 自然语言/视觉 搜索/推荐 系统层 Vearch Zilliz Hologres 单机内核 Faiss NMSLib Proxima

9 .#03 向量检索的挑战和未来

10 .核心技术挑战

11 .核心技术挑战

12 .

13 .关注我们 关注 “AI 检索技术博客”公众号, 获取更多重磅讲师技术文章、 相关领域资讯、以及线下分享活动信息

14 .Thanks

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