研究者提出MHR两阶段哈希检索方法

Peichun Hua、Yunming Xiao 提出 Matryoshka Hash Representations（MHR）两阶段检索编码方法：先学习较长的二进制码，再冻结模型并训练零初始化的残差码适配器，使短前缀可直接用于搜索。 按作者描述，文档按每个坐标一位存储，查询保留连续 logits（同 PQ），检索在 FAISS FastScan 上运行。在 MS MARCO 上训练并零样本迁移到七个 BEIR 数据集后，单个 MHR 码在 16 字节和 32 字节下分别取得 0.502 和 0.556 的 NDCG@10，作者给出的最佳紧凑基线为 0.404 和 0.524。上述结果出自作者自述，尚未见独立验证。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。