Signed Byte 被当成原始位串解包
`binary` 量化会把 `np.packbits` 生成的无符号字节减去 128，以 `int8` 存入 Usearch；重排阶段却直接把取回的有符号字节转换为 `uint8`，相当于翻转每个字节的最高位，点积分数和最终排序都会被改写。同时，`packbits` 会把维度补齐到整字节，未裁掉的填充位会让非 8 倍数维度在重排时发生形状不匹配。
Sentence Transformers
—StarsHugging Face 维护的嵌入、语义检索与重排序框架，统一支持 Sentence Transformer、Cross Encoder、Sparse Encoder 与 Multi-Vector Encoder，并提供量化向量搜索和多种后端集成。
候选越多，排序不该越差
量化重排只有在字节域和向量维度都被准确还原时才有意义；一个最高位翻转或几位 padding，就足以让更多候选带来更差的召回。
SIGNED BINARY · BYTE DOMAIN
PACKED
01101101uint8 · 109STORED11101101int8 · −19BEFORE
astype(uint8)237 · MSB FLIPPEDAFTERint16 + 128109 · BITS RESTOREDNON-BYTE-ALIGNED DIMENSIONquery_dim = 10
12345678910PPPPPP
QUERY
[10]≠UNPACKED[16]unpackbits(...)[..., :query_dim]RECALL@5 · 200 DOCUMENTS
BEFOREAFTER
×20.480.66
×80.280.98
×400.241.00
MORE CANDIDATES → CORRECT RANKING存储偏移与填充位必须分别还原
Usearch 返回的是索引中真实存储的 `int8`，并不会自动恢复量化前的字节域；解包前必须先在更宽的整数类型中加回 128，避免 NumPy 对 `int8 + 128` 的溢出限制。位解包后还必须以原始查询维度为唯一边界裁剪尾部 padding，否则候选向量与查询不再属于同一向量空间。
恢复字节域，再裁回查询维度
在 Usearch 重排路径中先执行 `int8 → int16 → +128 → uint8`，恢复原始 packed bytes，再用 `[..., :query_dim]` 裁掉解包后的尾部填充位。新增真实索引回归，分别验证 signed binary 的排序正确性和非字节对齐维度；合并版本同时把 padding 修复扩展到 FAISS，并为量化 EmbeddingSimilarityEvaluator 补齐浮点转换与精度覆盖。
高倍重排 Recall@5 恢复到 1.00
修复前，候选池越大反而越容易得到错误排序：维护者对 200 条语料实测，`rescore_multiplier` 从 2、8 增至 40 时，Recall@5 由 0.48、0.28 降到 0.24；修复后分别恢复为 0.66、0.98 和 1.00，并与暴力点积排序完全一致。非 8 倍数维度也不再因 padding 导致广播错误。