e-means: um k-means mais rápido, agora no FAISS 1.16.0
e-means é um substituto publicado do k-means de Lloyd. Está no FAISS 1.16.0 e destina-se a servidores habituais e a hardware local.
Uma publicação pública de 11 de novembro de 2026 apontou para e-means, um algoritmo de agrupamento agora no FAISS v1.16.0. A publicação indica pesquisa e respostas de IA mais rápidas, menor uso de RAM e VRAM, disponibilidade já, e uso em servidores padrão e hardware local, sem atualizações dispendiosas.
A página independente do projeto e o fio de anúncio são a fonte dos números abaixo. Os excertos são citados na íntegra.
“I’m excited to open-source e-means: a modern, robust k-means algorithm developed at Meta FAIR. A replacement of Lloyd's algorithm, e-means delivers a ~10× speedup in both epochs and wall-clock time while achieving lower loss.”
Do início da página do projeto e-means, e-means.github.io.
“Across a large range of scales and datasets, e-means reaches a test loss below Lloyd's at 25 epochs, in 1.2 to 3 epochs. Measured end to end, that is a 10–45× wall-clock reduction on GPU against the state-of-the-art Lloyd implementation (Flash-KMeans [2]), and 8–15× on CPU against Faiss [1]. Speed and quality usually trade against each other in k-means, while e-means achieves both better speed and loss.”
Da secção «An order of magnitude less epochs» em e-means.github.io.
“Introducing e-means, an algorithm beating k-means in 10x fewer epochs. With order of magnitude wall-clock speedups, e-means is released in FAISS and needs no hyperparameter tuning beyond k. It is robust to various scales and datasets.”
Da publicação de anúncio de Swann Bessa, 10 de novembro de 2026.
Swann Bessa et al., e-means: outperforming k-means (in one-tenth the epochs). Página do projeto: e-means.github.io. Artigo: arXiv:2611.09501.
Página do projeto · Artigo no arXiv · Código no FAISS · Publicação no X · @swann_bessa · Todas as notícias