在人工智能领域，图像检索一直是一个备受关注的话题。但是，传统的图像检索方法往往依赖于固定大小的块来进行相似性比较，这样可能会忽略图像中不同尺度的重要信息。为了解决这个问题，AI21 Labs提出了一种名为“块大小取决于查询”的简单多尺度RAG检索方法。
传统的图像检索方法利用固定大小的块来进行特征提取和匹配，但这种方法可能会丢失图像中不同尺度的关键信息。AI21 Labs的新方法则根据查询的特征来确定块的大小，从而更好地捕捉不同尺度的信息。
这种新方法的优势之一是能够更好地适应不同图像的特征。通过根据查询进行动态调整，可以更准确地比较图像之间的相似性，从而提高检索的准确性和效率。
此外，这种方法还可以提高图像检索的速度。由于块的大小取决于查询，可以减少不必要的计算量，从而更快地找到相似的图像。
总的来说，“块大小取决于查询”是一种简单而有效的多尺度RAG检索方法，可以更好地捕捉图像的不同尺度特征，提高检索的准确性和速度。希望未来能够看到这种方法在实际应用中发挥更大的作用。
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