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Milvus 2.6 공개

Milvus 2.6 공개 — RaBitQ 1비트 양자화로 메모리 72% 절감·쿼리 4배 가속 주장(IVF_RABITQ는 원본 대비 1/32 압축), 오브젝트 스토리지 기반 WAL Woodpecker 도입

왜 중요한가

벡터 DB 경쟁의 축이 기능 추가에서 십억 규모 벡터의 비용 절감으로 이동

출처 — 1차 출처만 싣고, 직접 이동해 확인할 수 있어요 공식 발표milvus.iohttps://milvus.io/blog/introduce-milvus-2-6-built-for-scale-designed-to-reduce-costs.md2026년 8월 24일에 더한 조각 · 그 주 보기
같은 주에 나온 조각06.15네이버 AI 이노베이션 센터장이 초대 AI미래기획수석으로 발탁보도06.13멀티에이전트 리서치 시스템 설계 공개공식 발표06.12Don't Build Multi-Agents 공개공식 발표06.11Mistral Compute 발표공식 발표
같은 축의 가까운 조각06.05Qwen3 Embedding 발표논문06.05Qwen3 Embedding·Reranker 시리즈(0.6B~8B) 공개공식 발표06.23jina-embeddings-v4(3.8B) 공개논문05.18Harnessing the Universal Geometry of Embeddings 발표논문
Don't Build Multi-Agents 공개멀티에이전트 리서치 시스템 설계 공개