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Google揭示解決AI記憶挑戰的算法；記憶和儲存股票下跌
Google (GOOG ) 01 (GOOGL ) 今天公布了一套新算法，旨在減少運行大型語言模型和向量搜索引擎所需的記憶容量。

主要記憶和儲存供應商的股票在周三早盤交易中走低。美光科技 (MU ) 下跌4%，西部數據下滑4.4%，希捷科技 (STX ) 下跌5.6%，SanDisk (SNDK ) 則下挫6.5%。SanDisk今日宣布已簽署私募配售認購協議，將對半導體公司南亞科技進行股權投資。

Google推出的算法包括TurboQuant、量化Johnson-Lindenstrauss和PolarQuant。TurboQuant是一種壓縮算法，能最佳化解決向量量化中的記憶開銷問題。

被稱為Johnson-Lindenstrauss變換的數學技術可以縮小複雜的高維數據，同時保留數據點之間的基本距離和關係。該算法創建了一種高速速記法，幾乎不佔用記憶空間。

最後，PolarQuant通過使用極坐標來解決記憶開銷問題。這使得大型語言模型可以跳過數據歸一化步驟，因為它將數據映射到一個固定且可預測的「圓形」網格上，該網格的邊界已經是已知的。

「隨著AI越來越多地融入所有產品，從大型語言模型到語義搜索，這項在基礎向量量化方面的工作將比以往任何時候都更加重要，」Google研究科學家Amir Zandieh和副總裁兼Google Fellow Vahab Mirrokni在一篇博客文章中表示。

Google計劃在4月於里約熱內盧舉行的國際學習表徵會議上展示TurboQuant。