Meta FAIR 发布 e-means：聚类更快更省算力

Meta FAIR 发布论文 e-means，以指数移动平均（EMA）改造 mini-batch k-means，仅训练 1.4~2.6 个 epoch 即可在聚类质量和速度上超越经典 Lloyd 算法运行 25 个 epoch 的结果，GPU 提速 10~45 倍。其 IVF 索引近似分配技巧处理 10 亿向量时可节省约 4.3 倍算力。