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O pensamento

Redução progressiva extrema (8D→64D) pode ser corrigida: a modulação por 'error backpropagation' usa o erro entre camadas como gradiente de refinamento, com taxa de aprendizado por documento (sigmoid). É a análise mais honesta do programa — reporta explicitamente onde o Madhava perde para HNSW.

Por que importa

Documenta o limite real da abordagem (NDCG cai com N grande) e a técnica de modulação que recupera até 13.5pp. É a fronteira da pesquisa — o que ainda precisa melhorar.

Metodologia

QR-JL progressivo 8D→64D, modulação por erro (sigmoid α), análise de scaling N=1K-50K

Resultados principais

Por que esta branch importa

Análise da variante QR-JL na branch principal do motor.

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