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DESCRIPTION:目前多數語意搜尋與 embedding 系統，通常依賴 Tra
 nsformer 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。\n
 \n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)。\n\n演講內容包含：\n\n- 傳統 embe
 dding / Transformer 檢索的計算瓶頸\n- 一種替代的語意 encodin
 g 架構\n- PipeOwl 專案的設計與實作\n- 多語言模型（中文 /
  日文）的實驗結果\n- 與 BM25、Embedding、FAISS 的速度比較\
 n\n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。\n
 \n相關專案\n- https://huggingface.co/WangKaiLin/PipeOwl-1.6-tw\n- http
 s://huggingface.co/WangKaiLin/PipeOwl-1.5-jp\n- https://huggingface.co/Wan
 gKaiLin/PipeOwl-1.4-multilingual
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SUMMARY:另一種 Encoding 方法：將語意檢索從O(n²)變成O(n) - galaxy4552
URL:https://pretalx.coscup.org/coscup-2026/talk/MMRBXE/
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