另一種 Encoding 方法：將語意檢索從O(n²)變成O(n) :: COSCUP 2026 - Conference for Open Source Coders, Users, and Promoters

另一種 Encoding 方法：將語意檢索從O(n²)變成O(n)
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08.08.2026 10:00–10:30, TR212

目前多數語意搜尋與 embedding 系統，通常依賴 Transformer 或向量相似度計算，其複雜度常接近 O(n²)。在大型語料或即時搜尋場景中，這會帶來顯著的計算成本。

本分享將介紹一種不同的 encoding 思路，透過結構化語意表示與詞彙場（semantic field）的概念，將查詢與詞彙評分的複雜度降低至 O(n)。

演講內容包含：

傳統 embedding / Transformer 檢索的計算瓶頸
一種替代的語意 encoding 架構
PipeOwl 專案的設計與實作
多語言模型（中文 / 日文）的實驗結果
與 BM25、Embedding、FAISS 的速度比較

本方法與模型已開源，並提供實際 benchmark 與實作程式碼，期待與開源社群討論另一種語意檢索的可能方向。

Schwierigkeitsgrad: Mittelstufe

galaxy4552

Hi, I'm galaxy4552, an independent developer exploring alternative approaches to language models and semantic retrieval.
This talk simply shares some discoveries from my experiments with the open-source project PipeOwl.

The Universe Speaks in Numbers.

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