检索研究者质疑 MRL 与 ANN「无损」说法：基准太小、QREL 标注过时

检索研究者 srchvrs 回应 ZeroEntropy 博客称，Matryoshka 表示学习（MRL）的损失确实存在但小到可以容忍，真正问题是基准太小、QREL 标注过时。他还质疑「ANN 检索相对精确 k-NN 几乎无损」的业内说法，认为 MS MARCO 等检索问答基准本身有偏、难以支撑无损结论。