CertEx精确kNN检索方法论文发布

2026年10月16日，arXiv Computer Vision 刊出 Dongfang Zhao 的论文，提出面向 GPU 的精确 kNN 检索方法 CertEx。该方法基于“认证排除”原理：只需证明被排除向量不可能是邻居，且该证明可保守地以低精度校验；CertEx 以半精度存储每个向量的下界投影，将舍入证书折叠进同一个 tensor-core 点积，仅对少数通过检验的向量计算精确距离，并证明对每个查询都返回精确 kNN。论文称，在十六个数据集（最多 1 亿向量）上，CertEx 对每个查询都精确，单张 H100 上吞吐量达到最快 cuVS 搜索的 7.1 至 18.0 倍，并在每个查询都必须精确的场景下优于量化索引与图索引。目前进展为论文发布，尚无后续跟进报道。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。