Google недавно объявила о значительном прогрессе в том, как выполняются поиски, используя нечто под названием TurboQuant. Эта новая технология может значительно улучшить результаты поиска!
TurboQuant — это набор мощных новых алгоритмов, которые значительно сокращают объем вычислительной мощности и памяти, необходимых для искусственного интеллекта. Согласно их блогу, это может оказать существенное влияние, особенно в таких областях, как поисковые системы и приложения AI.
Позвольте мне объяснить, как функционирует TurboQuant, и затем я обсужу, как это может привести к улучшениям, таким как более полные AI Overviews, AI, настроенный для каждого пользователя, невероятно быстрая индексация информации и гораздо лучшая способность предоставлять поисковые результаты, которые люди действительно ищут. Он также обещает значительные достижения в области AI как для автоматизированных задач, так и для реальных приложений.
Как работает TurboQuant
TurboQuant — это новая техника, которая значительно ускоряет создание векторных баз данных. Согласно исследовательской работе, описывающей её, TurboQuant быстрее текущих методов поиска векторов и может создать индекс поиска практически мгновенно.
Чтобы понять лежащие в основе принципы, давайте начнем с рассмотрения векторных внедрений, векторного поиска и векторной квантизации.
Векторные внедрения
Если вы только начинаете изучать векторы и векторный поиск, я настоятельно рекомендую посмотреть это видео от Linus Lee. Он предоставляет понятное объяснение того, как работают текстовые эмбеддинги.
https://www.youtube.com/watch?v=YvobVu1l7GI
Векторное внедрение – это техника, которая преобразует текст, изображения или видео в числовые представления. Эти числа захватывают смысл контента и то, как разные слова или идеи связаны друг с другом. Это действительно захватывающе! Если вам интересно узнать больше, я рекомендую ознакомиться с исследовательской работой Google Word2Vec 2013 года. Более того, вы можете вставить URL-адрес этой работы в приложение Gemini, выбрать «guided learning» и попросить Gemini объяснить ее вам. Открытие того, что вы можете выполнять математические операции над этими числовыми представлениями, стало откровением – потому что слова позиционируются в числовом пространстве на основе их контекста, вы фактически можете использовать математику для понимания их взаимосвязей.
Исследователи Google обнаружили, что в их языковой модели существует захватывающая математическая взаимосвязь. Выполняя векторное вычисление — вычитая вектор, представляющий ‘man’, из ‘king’ и затем добавляя вектор для ‘woman’, — результат удивительно близок к вектору для ‘queen’.
Вау.
Векторный поиск
Поскольку мы можем представлять слова и идеи как точки в математическом пространстве, векторный поиск по сути находит точки, которые находятся ближе всего друг к другу. Например, если вы ищете «how to grow super spicy peppers in a backyard», типичная поисковая система ищет эти точные слова. Но с векторным поиском ваш запрос преобразуется в точку в этом математическом пространстве. Контент, имеющий схожее значение с вашим запросом – даже если он не использует те же слова – появится рядом.
Я показал это на простом примере с двумя измерениями, но фактическая концепция существует в гораздо более сложном пространстве, которое нам трудно полностью понять.
Vector Quantization
Векторный поиск — действительно эффективный инструмент, но он требует большого количества компьютерной памяти, особенно при работе со сложными данными. Это использование памяти может замедлить поиск наиболее похожих результатов — процесса, который имеет решающее значение для таких функций, как Google Search. Векторная квантизация помогает решить эту проблему, уменьшая размер данных, используемых в поиске, аналогично тому, как zip-файл сжимает большой документ.
Векторная квантизация, хотя и полезна для сжатия, к сожалению, снижает качество конечных результатов. Она также требует небольшого дополнительного объема памяти для вычислений, что иронично нивелирует преимущества сжатия.
Как TurboQuant решает проблему с памятью
TurboQuant уменьшает размер больших наборов данных, упрощая их структуру посредством вращения. Это позволяет представить каждую часть данных меньшим количеством, более управляемых символов или чисел. Это сопоставимо с тем, как работает сжатие JPEG – оно сохраняет существенную информацию, значительно уменьшая необходимое количество места для хранения.
Хотя этот метод сжатия эффективен, он иногда может создавать небольшие, незаметные ошибки. TurboQuant решает эту проблему, используя технику, называемую QJL, для выявления и исправления этих крошечных ошибок, и требует лишь минимальное количество памяти – всего один бит. Это значительно уменьшает размер вектора без потери точности, что позволяет AI-системам обрабатывать информацию гораздо быстрее.
Я загрузил исследовательскую работу и объявление Google о TurboQuant в NotebookLM и попросил его объяснить это более простыми словами.
Как человек, который годами управлял веб-сайтами, я всегда боролся с проблемой скорости загрузки – и использование памяти часто является виновником. TurboQuant от Google – это умное решение. Представьте себе это как упаковку переездного грузовика. Старые методы сжатия просто *заставляют* всё поместиться, сдавливая его в процессе. Это похоже на повреждение данных, и в конечном итоге, это означает, что Google не может предоставить лучшие результаты поиска. TurboQuant использует другой подход – он гораздо умнее обращается с информацией.
TurboQuant использует уникальный подход к обработке данных. Вместо простого сжатия информации, он преобразует большие и неуклюжие наборы данных в аккуратные, однородные кубы, используя математические процессы. Любые небольшие несовершенства, создаваемые в ходе этого преобразования, затем плавно исправляются крошечным фрагментом данных – по сути, «волшебной лентой» – восстанавливая данные до их первоначального качества.
Я понимаю, что это может быть всё ещё немного непонятно. Чтобы лучше это объяснить, я использовал NotebookLM для создания видео, которое вы можете найти здесь:
https://www.youtube.com/watch?v=Sg0MEg5wWVE
Вам не нужно знать технические детали TurboQuant, просто то, что он позволяет вам быстро искать и организовывать огромные объемы данных, используя систему, называемую векторным внедрением.
Что означает TurboQuant для поиска?
В настоящее время поиск по большим наборам данных с использованием векторов часто бывает медленным и не всегда дает точные результаты. Однако новая техника под названием TurboQuant значительно ускоряет процесс и повышает точность. Согласно исследовательской работе, описывающей TurboQuant, она может сократить время, необходимое для подготовки данных к векторному поиску, практически до нуля.
Это напомнило мне показания инженера Google Панду Найака о RankBrain во время недавнего судебного процесса Министерства юстиции против Google.
Во время фазы тестирования Наяк объяснил, что они сначала использовали стандартные методы поиска для создания первоначального списка результатов. Затем был применён RankBrain для уточнения этого списка, переупорядочивая первые 20–30 результатов. Они ограничили использование RankBrain этим меньшим набором результатов, поскольку это был вычислительно сложный процесс.
Как эксперт по SEO, я действительно рад тому, что TurboQuant предлагает. На протяжении многих лет самым большим препятствием для масштабирования векторного поиска – и полноценного использования таких вещей, как семантический поиск – было время и ресурсы, необходимые для индексации данных и хранения этих огромных векторных баз данных. Но если TurboQuant сдержит свое обещание почти мгновенной индексации и значительно сниженных требований к памяти, этот ценовой барьер по сути исчезнет. Мы говорим о возможности легко осуществлять поиск по *тысячам* документов, а не только по ограниченному набору из 20 или 30. Это меняет правила игры для контент-стратегии и предоставления релевантных результатов.
TurboQuant позволяет Google выполнять семантический поиск в огромном масштабе.
Мы можем увидеть, что произойдет что-то из следующего:
Действительно полезный и интересный контент, отвечающий конкретным потребностям и намерениям пользователя, может быть более легко обнаружен.
Google полагается на искусственный интеллект, чтобы понять намерения, стоящие за поисковым запросом, а затем снова использует ИИ для предсказания того, какие результаты будут наиболее полезными. TurboQuant разработан для ускорения этого процесса предсказания и расширения спектра вариантов, которые ИИ рассматривает при выдаче рекомендаций.
Я понимаю – вы, вероятно, задаетесь вопросом, зачем создавать контент, если AI Overviews уже дают людям ответы. Это вполне обоснованный вопрос, и, честно говоря, он заслуживает более подробного обсуждения. Но вот мое мнение: некоторые материалы просто не стоят того, чтобы их создавать, особенно если все, что они делают, это собирают и организуют существующую информацию. Однако, если вы можете создавать контент, который *действительно* находит отклик у людей – что-то, что они предпочтут ответу, сгенерированному ИИ – это невероятно ценно. Это абсолютно возможно, и вы – доказательство – вы читаете это прямо сейчас, вместо того чтобы просто получать быстрый ответ от ИИ, не так ли?
Мы можем увидеть больше AI Overviews
Хотя некоторым людям это может не нравиться, AI Overviews всё чаще оказываются полезными для пользователей. Благодаря системе под названием TurboQuant, Google может быстро находить и суммировать информацию – даже для сложных вопросов – и предоставлять мгновенный ответ на основе искусственного интеллекта.
Персонализированный поиск станет ещё более мощным.
Функция «Персональный интеллект» от Google теперь доступна во многих других странах после недавнего представления.
TurboQuant помогает Google приблизиться к созданию действительно персонального, мгновенно реагирующего ИИ-ассистента, создавая поисковую базу данных ваших прошлых взаимодействий и информации. Это соответствует более широкому видению Google, недавно изложенному генеральным директором DeepMind Демисом Хассабисом, по разработке универсального ИИ-ассистента.
Возможности агентных систем значительно улучшатся.
ИИ-агенты часто испытывают трудности с запоминанием прошлых разговоров и быстрым доступом к информации. TurboQuant решает эту проблему, предоставляя агентам практически неограниченную, мгновенно доступную долгосрочную память. Они смогут находить все, чем вы поделились – сообщения, документы, электронные письма и ваши предпочтения – за долю секунды. Кроме того, они могут легко делиться большими объемами информации с другими ИИ-агентами, открывая невероятные возможности.
Поиск с использованием зрения (скоро на очках) станет ещё более полезным.
AI очки и функции, такие как Gemini Live, могут превратить все, что вы видите, в данные, которые компьютеры могут понять. Кроме того, Search Live теперь доступен во всем мире.
Ваши очки станут для вас мощным слоем визуальной памяти. Эй, Gemini… где я оставил ключи?
Технологии, которые учатся на реальном мире, такие как самоуправляемые автомобили, такие как Waymo, будут продолжать совершенствоваться и работать более эффективно.
Роботы станут гораздо более способными.
В настоящее время, если поместить робота в типичную гостиную и попросить его убраться, он столкнётся со всеми различными предметами и не сможет понять, что с ними делать. Я считаю, что TurboQuant значительно улучшит интеллект и возможности роботов. Примечательно, что Google DeepMind недавно объединился с Boston Dynamics, и я ожидаю, что это приведёт к гораздо более быстрым достижениям в робототехнике благодаря TurboQuant.
Что нам делать с этой информацией как SEO-специалистам?
Недавно кто-то в моём онлайн-сообществе, The Search Bar, спросил, как TurboQuant повлияет на работу в области SEO. Я считаю, что это не сильно изменит работу SEO-специалистов, которые уделяют приоритетное внимание пониманию и удовлетворению того, что пользователи на самом деле ищут, а не полагаются на ярлыки или технические исправления.
Как SEO-эксперт, я вижу чёткое разделение в том, как недавние обновления AI повлияют на бизнес. Некоторые будут процветать, создавая действительно подробный и ценный контент. Но для тех, кто полагается на сбор и представление информации из сети – подумайте о новостных агрегаторах или сайтах-списках – я предвижу снижение трафика. AI Overviews от Google теперь отвечают на вопросы пользователей напрямую, а это значит, что меньше людей будут нуждаться в переходе на эти сайты-кураторы.
Этот инструмент Gemini может помочь вам изучить, как ИИ может повлиять на ваш бизнес. Я загрузил его информацией – включая этот документ – чтобы он мог проводить мозговой штурм с вами, оценивать потенциальное влияние на вашу текущую бизнес-модель и даже помогать вам придумывать новые идеи для успеха в мире, управляемом ИИ.
Marie’s Gem: Мозговой штурм о вашем будущем, когда веб становится агентурным.
Недавно я предсказал ещё одно крупное обновление Google, и оно действительно произошло даже до того, как я успел закончить статью об этом! Основное обновление марта 2026 года было выпущено непосредственно перед моей статьёй.
Меня бы не удивило, если TurboQuant будет внедрён в системы ранжирования.
Ранее я предположил, что технология MUVERA от Google является причиной изменений в их основном обновлении за июнь 2025 года. Некоторые люди сомневались в том, как Google может выпустить новую технологию и так быстро применить её к поисковым рейтингам. Однако они упустили из виду тот факт, что Google объявил о MUVERA целый год спустя после первой публикации исследования, лежащего в его основе. Такая же закономерность применима и к TurboQuant. Хотя они публично объявили о нём в марте 2026 года, оригинальная исследовательская статья была опубликована в апреле 2025 года. Это означает, что у Google было достаточно времени, чтобы улучшить и доработать свои методы ранжирования на основе искусственного интеллекта.
Если Google включит TurboQuant в запланированное обновление на март 2026 года, это значительно улучшит понимание поискового намерения и предоставит более релевантные результаты. Это означает, что Google сможет быстро предоставлять пользователям высокоточную и полезную информацию из гораздо более широкого круга источников. В результате традиционные SEO-тактики, такие как построение ссылок и написание контента специально для поисковых систем, могут стать менее важными.
Демис Хассабис, генеральный директор Google DeepMind, оценивает, что Искусственный общий интеллект – ИИ с когнитивными способностями на уровне человека – может появиться в течение следующих 5-10 лет. Он обычно объясняет, что для этого потребуется несколько ключевых достижений в области ИИ, и я думаю, что TurboQuant – один из них.
Как человек, который долгое время создаёт и оптимизирует веб-сайты, я действительно впечатлён TurboQuant. По сути, он предоставляет Google инструменты для более эффективной обработки огромных вычислительных потребностей ИИ – что означает более быструю обработку, снижение затрат и повышение производительности. Удивительно, что Ларри Пейдж предвидел потребность в чём-то подобном ещё много лет назад – здорово видеть, что это видение становится реальностью.
https://www.youtube.com/watch?v=unk8RpIrNuM
Смотрите также
2026-03-30 16:12
