研究者指出，大型语言模型更青睐“思维链推理”等线性推理模式，这种对分步推导的强调会减少直觉或抽象推理风格的应用，而后者有时比线性推理更高效。
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这使其非常适合支持诸如向量搜索等用例，能显著加速索引构建过程。我们使用1@k召回率评估了TurboQuant在高维向量搜索中相较于前沿方法的效能。尽管基线方法使用了低效的大码本和针对数据集的调优，TurboQuant始终获得更优的召回率。这证实了TurboQuant在高维搜索任务中的鲁棒性与高效性。