Turbovec promete búsquedas vectoriales más rápidas que FAISS con 16x menos memoria
Un nuevo proyecto de código abierto alojado en GitHub busca competir en un terreno crítico para la IA moderna: la búsqueda vectorial. turbovec, desarrollado sobre el algoritmo TurboQuant de Google Research, asegura comprimir corpus masivos con una fracción de la memoria habitual, operar sin fase de entrenamiento separada y, en varios escenarios, superar a FAISS en velocidad de búsqueda. ***