HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）·2026-09-26 08:00· 4 天前AI 评分38

稠密检索何时需要非对称几何？共享与双投影的偏差-方差理论

When Does Dense Retrieval Need Asymmetric Geometry? A Bias-Variance Theory of Shared and Dual Projections

AI 导读

研究者提出低秩双线性打分的偏差-方差理论，证明双投影在方向信号平方超过其额外自由度估计成本时风险更低，并据此设计出 Cross-fitted Asymmetry Risk Selector（CARS）。