论文
别名：MSMarco
微软发布的机器阅读理解基准数据集
已跟踪 3 条高相关材料
最近变化
2026-08-28 · 静态嵌入模型吞吐量是传统模型的3-5倍但准确率下降约25%
为什么值得关注
MS MARCO 被反复提及时，通常意味着它正在影响产品路线、开发者工作流或 AI 产业判断。这个页面把分散材料合并成一个可持续更新的观察入口。
Static embeddings offer unmatched throughput, but they also suffer from accuracy loss compared to tr...
LlamaIndex 🦙(@llama_index) · 8.5 分
静态嵌入模型吞吐量高但准确率不足，LlamaIndex尝试通过maxsim评分、适配器模型和蒸馏训练改进效果，但未达预期目标。
论文地址 https://t.co/BiizVWckP8
向阳乔木(@vista8) · 8.5 分
论文提出Delta规则改进Mamba2模型，解决线性Transformer在长上下文任务中的性能瓶颈。
We built HNSW directly on the embedding lists, with no encoding step in between. 𝗧𝗵𝗲 ...
Milvus(@milvusio) · 8.5 分
Milvus 直接在嵌入列表上构建 HNSW 索引，无需编码步骤，质量几乎无损失，且优于现有近似策略。
已收录 3 条与 MS MARCO 相关的内容，按评分排序。
静态嵌入模型吞吐量高但准确率不足，LlamaIndex尝试通过maxsim评分、适配器模型和蒸馏训练改进效果，但未达预期目标。
入选理由：静态嵌入模型吞吐量是传统模型的3-5倍但准确率下降约25%
论文提出Delta规则改进Mamba2模型，解决线性Transformer在长上下文任务中的性能瓶颈。
入选理由：Delta规则可使线性Transformer在长上下文任务中性能提升30%
Milvus 直接在嵌入列表上构建 HNSW 索引，无需编码步骤，质量几乎无损失，且优于现有近似策略。
入选理由：直接在嵌入列表上构建 HNSW 索引，质量接近 BruteForce 方法。
