Apple 用小型神经网络加速 MIPS 检索，让 RAG 更快更高效
Apple 在 ICML 2026 论文中提出用小型神经网络学习 MIPS 支持函数，离线训练一次即可在推理时实现更快、更准确的 RAG 检索。论文给出两种模型：SupportNet 用 ICNN 学习支持函数以改进路由，KeyNet 直接输出最佳匹配的 key 向量。该方法面向查询分布稳定的生产场景，以前期摊销成本换取检索速度与准确率提升。
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Apple Machine Learning ResearchAI 评分4949
Apple Machine Learning ResearchAI 评分4444 Selection-Based Structured Reasoning：迈向高效多模态搜索智能体
Apple 研究团队提出 Selection-Based Structured Reasoning（SSR）框架，将多模态搜索智能体的逐步推理从开放式生成改为从预置候选中选取。在 2B 和 4B 模型、七个多模态搜索基准上的评估显示，SSR 平均成功率与同规模领先搜索智能体相当，单轮推理延迟降低逾 90%，每题总模型推理延迟降低 28–54%。