[谷歌] 砸崩全球存儲股後 谷歌再發"技術澄清"
最後，谷歌在回應中暗示對方“別有用心”，指出論文自2025年4月就在arXiv發布，對方有將近壹年時間通過學術渠道提問題，卻等到論文獲得廣泛關注後才鬧大。
根據高健揚此前的回應，早在2025年5月雙方就通過郵件私下溝通，2025年11月還曾聯系ICLR組委會，但均未得到有效回應。直到谷歌通過官方渠道將論文推上千萬級曝光量的神壇，學術糾正才變得迫在眉睫。
在OpenReview上，有研究者評論，這是壹個值得更多關注的嚴重問題。“看到從事實際基礎工作的人被忽視，而大型、有影響力的組織卻大肆宣傳自己的成果，這令人沮喪。”在這壹點上，感覺不像是科學，更像是壹場與大廠的公關競賽。
同時，TurboQuant論文的審稿人也站出來表達態度，稱由於其理論分析和實驗結果，對這篇論文曾給予了很高的評價。
“然而我也明確指出，RaBitQ和TurboQuant都使用隨機旋轉，並要求TurboQuant的作者比較TurboQuant和RaBitQ之間的設計差異如何影響性能。”這位審稿人表示，正確的學術實踐是在論文中深入討論RaBitQ和TurboQuant之間的差異，但審稿時“驚訝地發現RaBitQ在主論文的實驗部分只提到過壹次”。
不可否認，TurboQuant在技術層面具備商業潛力。壹位人工智能碩士在知乎上分析稱，在大模型推理場景中，KV緩存內存占用直接決定單卡可同時處理的請求數量，是推理服務商最核心的經濟指標。同樣壹張卡，並發量若提升6倍，每個請求的推理成本理論上可降至原來的六分之壹。對於那些每天處理數拾億次API調用的AI廠商而言，這將是壹項巨大的降本利器，這也是此次股市震蕩的原因。
谷歌這壹論文即將在4月底的機器學習頂級會議ICLR 2026上發表，但看起來團隊要先邁過這場學術爭議的門檻。風波最終會如何收場，仍有待觀察。
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好新聞沒人評論怎麼行，我來說幾句
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同時，TurboQuant論文的審稿人也站出來表達態度，稱由於其理論分析和實驗結果，對這篇論文曾給予了很高的評價。
“然而我也明確指出，RaBitQ和TurboQuant都使用隨機旋轉，並要求TurboQuant的作者比較TurboQuant和RaBitQ之間的設計差異如何影響性能。”這位審稿人表示，正確的學術實踐是在論文中深入討論RaBitQ和TurboQuant之間的差異，但審稿時“驚訝地發現RaBitQ在主論文的實驗部分只提到過壹次”。
不可否認，TurboQuant在技術層面具備商業潛力。壹位人工智能碩士在知乎上分析稱，在大模型推理場景中，KV緩存內存占用直接決定單卡可同時處理的請求數量，是推理服務商最核心的經濟指標。同樣壹張卡，並發量若提升6倍，每個請求的推理成本理論上可降至原來的六分之壹。對於那些每天處理數拾億次API調用的AI廠商而言，這將是壹項巨大的降本利器，這也是此次股市震蕩的原因。
谷歌這壹論文即將在4月底的機器學習頂級會議ICLR 2026上發表，但看起來團隊要先邁過這場學術爭議的門檻。風波最終會如何收場，仍有待觀察。
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