IT之家 3 月 28 日消息，谷歌研究院 3 月 25 日推出全新极端压缩算法 TurboQuant，有望重塑 AI 运行效率并解决大模型键值缓存（KV Cache）的内存瓶颈，据称可以使 AI 内存占用锐降至 1/6、推理狂飙 8 倍。
然而，3 月 27 日晚上 10 点，苏黎世联邦理工学院博士后、RaBitQ 算法的第一作者高健扬公开表示：“TurboQuant 论文在描述 RaBitQ 时存在严重问题，包括不正确的技术声明和误导性的理论、实验对比 —— 而这些问题在投稿前就已向作者指出，对方承认了，但选择不修正。
IT之家注意到，他还表示，TurboQuant 在三个方面误传了 RaBitQ：。
避免承认关键方法论上的相似性 (JL 变换)。
在没有任何证据的情况下称我们的理论为“次优”。
在这样的传播规模下，未经修正的言论很快就会变成所谓的“共识”。
来源：IT之家
