< p > Гэри Иллиес из Гуда подтвердил, что Google использует форму муверса, но был менее ясным в отношении графического фундамента (GFM)
~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ < IMG ширина = "1600" height = "840" src = "https://www.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2025/08/google-confirms-muver-427.jpg" size-full wp-post-image "alt =» alt = ». Google подтверждает что-то подобное« upera ». "Декодирование =" async "srcset =" https://www.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2025/08/google-confirms-muvera-427.jpg 1600W, https://www.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2025/08/google-confirs-muvera-427-480x252.jpg 480w, https://www.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2025/08/google-confirs-muvera-427-680x357.jpg 680w, https://www.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2025/08/google-confirms-muvera-427-384x202.jpg 384w, https://www.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2025/08/google-confirs-muvera-427-768x403.jpg 768w, https://www.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2025/08/google-confirs-muvera-427-1024x538.jpg 1024W "SIZES =" (MAX-100PX) < p >Google & Rsquo; С. Гэри Иллиес ответил на вопросы во время недавнего центрального поиска дайвинга в Азии о том, используют ли они новый многократный поиск (#8209; Muverrace Maining (Muverra), и если они ‘ < h2 > muvera
< p >Google недавно анонсировал сообщение в блоге и исследование: метод, который улучшает поиск, преобразуя сложный многоуровневый поиск в быстрый поиск в один вектор. Он сжимает наборы инвестиций токенов в векторы с фиксированными рассуждениями, которые внимательно приближают их первоначальное сходство. Это позволяет вам использовать оптимизированные методы поиска в одной скамейке для быстрого поиска хороших кандидатов, а затем пересмотреть их, используя точное сходство вектора. По сравнению со старыми системами, такими как плед, Мувер быстрее, он получает меньше кандидатов и по -прежнему улучшает снятие средств, что делает его практическим решением для большого поиска.
~ < p >< Strong > Ключевые моменты о мювере: 0 ~/p > 62 > ul > ~ > 62 < li > Muvera преобразует несколько -векторов в фиксированные векторы с помощью фиксированных кодов размерных кодов (FDE), которые представляют собой единого -акутратор множества наборов книг.
< li > Эти FDE (фиксированное кодирование размеров) соответствуют начальному многоогружному сравнению, достаточное для поддержания точного поиска.
< li > muvera untrieval использует MIPS (максимальный поиск внутреннего продукта), установленная техника поиска, используемое в поиске, которая облегчает развертывание в масштабе.
< li >Ранжирование: После использования быстрого поиска в одном векторе (MIPS) для сужения наиболее вероятной соответствия, Muvera Re -Starts их с сходством камеры, более подробный метод сравнения -много векторов. Этот последний шаг восстанавливает полную точность поиска в многокайнере, поэтому вы получаете как скорость, так и точность.
< li > Muvera может найти более подходящие документы с меньшим временем обработки, чем последняя базовая строка поиска (плед). Это было сравнивалось с.
< H2 > Google подтверждает, что они используют Muvera < P > JOS & eacute; Профиль LinkedIn связал его вопрос с Google & Rsquo; Гэри Иллиес и его ответ был < p >< em > Вот как вопрос и ответ были описаны Jos & eacute;:
< Block Flower >< P > & Ldquo; Статья была опубликована в Google Research о косилок, и есть связанный документ. Это сейчас находится в производстве в поиске ?
< p >Его ответ состоял в том, чтобы спросить меня, что такое мувер ха -ха, а затем он прокомментировал, что они используют что -то вроде Муверры, но у них его не было. < H2 > Модели Google Graph Foundation (GFM) ? 0 ~/H2 > < P > Google недавно опубликовал блог в блоге под названием AI под названием Graph Foundation.
Xia < p >В отличие от старых моделей (модели машинного обучения и GNN Graphics), которые работают только на одном наборе данных, GFM могут обрабатывать новые базы данных с различными структурами и функциями, не вынести выпуск новых данных. GFMS использует большую модель искусственного интеллекта, чтобы выяснить, как точки данных относятся к таблицам. Это позволяет GFM находить шаблоны, которые проходят обычные модели, и они работают намного лучше в таких задачах, как обнаружение спама в крупных системах Google; GFM является большим шагом вперед, потому что они привносят гибкость моделей фундамента для сложных структурированных данных.
< P > Графические базовые модели являются заметным достижением, поскольку их улучшение не является постепенным. Они улучшают порядок привода, с повышением производительности в 3 раза в среднем точном точном точном < P > JOS & eacute; Тогда Иллиес спросил, использует ли Google Graph Foundation и Gary’s Junt, не зная, что Jos & говорил о.
< p >< em > Он связал вопрос и ответ: 0 ~/p > ~ > 62 > 62 < Blockquote >< P > & ldquo; Статья была опубликована на Google Research о моделях графических фундаментов для данных, на этот раз не связано с бумагой. Это сейчас находится в производстве в поиске ?
< p >Его ответ был таким же, как и спросить, что такое графический фонд для данных, и он думал, что это не в производстве. Он не знал, потому что не было связанной статьи, а с другой стороны, он прокомментировал меня, что не контролировал то, что было опубликовано в блоге Google Research. < P > Гарри выразил свое мнение, что модель графического фонда не использовалась в поиске. На данный момент, что & Rsquo; S Лучшая информация, которая у нас есть.
< p >< Стронг > См. < H2 > gfm готова к крупному развертыванию ? 0 ~/H2 > < P > Официальное объявление модели графического фонда отмечает, что она была проверена во внутренней задаче, обнаружение спамов в рекламе, что напротив указывает на то, что использовались реальные внутренние системы и данные, а не только академические достопримечательности или моделирование.
< p >< em > Вот что Google & Rsquo; S AD:
< Blockquote >< P > & ldquo; Работа над шкалой Google означает обработку миллиардов узлов и краев, где наша среда JAX и масштабированная инфраструктура TPU особенно сияют. Такие данные подвергаются воздействию общих моделей обучения, поэтому мы исследовали наш GFM по нескольким задачам внутренней классификации, таких как обнаружение спама в ADS, которые включают десятки больших и связанных с ними реляционных таблиц. Типичные базовые линии таблицы, хотя и масштабируются, не учитывают соединения между рядами разных таблиц и, следовательно, пропускают контекст, который может быть полезен для точных прогнозов. Наши эксперименты ясно демонстрируют, что перерыв. < H2 > Снятие < p > Google & Rsquo; S Gary Illyes подтвердил, что форма Muver используется в Google. Его ответ о GFM, казалось, был выражен как мысль, так что он несколько менее понятен, как это & Rsquo;