[LAB 12 · CLIP延伸：缓存与检索（近似索引选读）](/course/notebooks/921eeaf784284ce19568c6ca7619b55a.html)

# 来源与实现边界：OpenAI CLIP 官方代码、固定 checkpoint、scikit-image 数据文档
[独立阅读](/course/notebook-blocks/03e5b572855240478ac76bd5f0f39568.html)
并入相关学习路径

同一CLIP缓存、exact/IVF搜索、延迟/扫描量、区域交互基线

来源与实现边界：[OpenAI CLIP 官方代码](https://github.com/openai/CLIP)、[固定 checkpoint](https://huggingface.co/openai/clip-vit-base-patch32/tree/3d74acf9a28c67741b2f4f2ea7635f0aaf6f0268)、[scikit-image 数据文档](https://scikit-image.org/docs/0.25.x/api/skimage.data.html)。本册的8簇 spherical k-means IVF-Flat 和区域加权是透明的教学实现；未调用FAISS，不声称复现生产规模索引，也未训练新的cross-encoder。