La recherche par similarité est d'une importance primordiale dans les systèmes de recommandation, la réalité augmentée et l'apprentissage automatique. Lorsque ces systèmes doivent servir des objets volumineux comme réponse à des requêtes sensibles au délai, des caches proches des utilisateurs peuvent accélérer la récupération. L'article "AÇAI: Ascent Similarity Caching with Approximate Indexes" propose une politique de mise en cache par similarité qui améliore l'état de l'art en utilisant un mécanisme d'indexation rapide pour interroger un catalogue de 1 milliard d'objets en moins de 1 ms, et un algorithme d'ascension miroir en ligne pour mettre en cache de manière optimale les objets même en présence de requêtes adversaires.
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