SweepANN将五亿分子虚拟筛选检索缩至61秒

亚利桑那州立大学曹志超团队提出大规模向量检索方法 SweepANN，成果以预印本形式发布于 arXiv。据该团队论文，主实验将约五亿个分子的向量预先存入四张 GPU，为两万六千余个蛋白质口袋各检索出排名前 50 万的候选分子，全程约 61 秒，平均召回率 99.63%。 这些数字来自论文主实验的特定设置，并非任意规模或硬件条件下的通用表现；预印本尚未经过同行评审。

AI 根据报道生成 · 58 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。