转自:扬子晚报
近日,谷歌研究团队发布关于TurboQuant的论文,宣称可将AI大模型运行时的键值缓存压缩至原有的1/6以下。该论文直接引发存储巨头股价集体暴跌,有业内人士甚至称其为“谷歌的DeepSeek时刻”。然而,这一成果很快遭到质疑——苏黎世联邦理工学院的中国博士后高健扬于3月27日在社交平台发文,直指TurboQuant核心方法与他2024年发表的完全开源的RaBitQ高度相似。

高健扬2021年本科毕业于北京师范大学数学系,2025年获新加坡南洋理工大学博士学位,随后进入苏黎世联邦理工学院从事博士后研究,研究方向与当前AI热点高度契合。他对RaBitQ已开展两年研究,发表两篇顶会论文,且代码全部开源。
高健扬指出,谷歌不仅未在论文正文中客观探讨两者关联,还在明知其成果的前提下,将RaBitQ的理论结果贬低为“次优”。更关键的是,这些问题在论文投稿前就已通过邮件告知谷歌团队,对方承