Inferencia con menor latencia.
EigenWeights simplifica las capas MLP de transformers para acelerar inferencia manteniendo capacidad.
EigenWeights
Las capas MLP representan una porción significativa del cómputo en transformers. EigenWeights encuentra representaciones más eficientes que aceleran inferencia sin necesidad de reentrenamiento.
30% Más Rápido
Reduce latencia de inferencia significativamente.
Plug & Play
Reemplazo directo compatible con arquitecturas transformer estándar.
Sin Reentrenamiento
Aplicable a modelos pre-entrenados existentes.
Demo técnica
Prueba la compresión con embeddings de demo o sube un archivo propio.
Demo Note: This demo uses EigenDB vector compression technology. The results shown are specific to vector embedding compression. For model weight compression, the principles are similar but applied to different data structures.
Haz clic para analizar 1,000 embeddings aleatorios y ver los resultados de compresión
Use Cases
APIs de alta frecuencia
Modelos on-premise
Aplicaciones real-time
Resultados medidos
Benchmarks internos con metodología documentada.
Rendimiento de EigenWeights
EigenDB frente a alternativas
Benchmarks en embeddings de 384 dimensiones (sentence-transformers)
| Métrica | FAISSVerificado | ChromaVerificado | ElasticsearchVerificado | WeaviateVerificado | Pinecone | EigenDBVerificado |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Compresión | 1x | 1x | 1x | 1x | 1x | 24xMejor resultado |
| Recall@10 | 100% | 100% | 100% | 100% | 95%+ | 100% |
| Costo Almacenamiento | 100% | 100% | 100% | 100% | 100% | 4% |
| Latencia de Búsqueda | 1.39ms | 0.56ms | 5.86ms | 1.09ms | 26-60ms | 0.04ms |
| Construcción de Índice | 0.16ms | 40.5ms | 861ms | 1298ms | managed | 0.019ms |
Dataset: 500 embeddings, 384D (sentence-transformers/all-MiniLM-L12-v2). Benchmarks ejecutados en hardware local.
FAISS, Chroma, Elasticsearch, Weaviate: benchmarks propios. Pinecone: datos de documentación oficial.
La diferencia principal es la compresión.
En este benchmark, las alternativas almacenan todas las dimensiones. EigenDB reduce dimensiones y conserva el recall medido.
Investigación de base
Además de productos, mantenemos trabajo teórico y experimental en sistemas inteligentes.
Ontología Neuronal
Evaluada con datos de EEG, neuronas de ratón y tareas cognitivas.
Baterías experimentales
Resultados registrados en pruebas internas y externas cuando corresponde.
Marco KAIROS
Marco conceptual para organizar hipótesis sobre sistemas inteligentes.
“Combinamos herramientas prácticas con investigación teórica documentada.”