谷歌TurboQuant算法受质疑，中国博士后指其论文存重大缺陷
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。
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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”在不公平的实验设置下报告结果
高健扬指出，团队在作者提交论文之前就向其表达了担忧，但他们选择不在提交的论文中修正这些问题。该论文已被 ICLR2026 接收，并受到了谷歌的大力推广（浏览量达数千万次）。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”。
他进一步指出未披露事项：
RaBitQ 已经证明了渐近最优性 (FOCS'17 界限)TurboQuant 使用了相同的随机旋转步骤，但未说明其中的联系他们的实验在 RaBitQ 上使用的是单核 CPU，而在 TurboQuant 上使用的是 A100 GPU。
最后，高健扬表示已提交正式投诉。
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