评分 6.0 · 来源：36氪 - 科技频道 · 发布于 2026-03-30
评分依据：良好内容，有一定信息量和实用价值
要点
谷歌干崩内存股的论文，竟被曝出学术不端？ 智东西3月29日报道，近日， 谷歌的TurboQuant论文引发全网广泛关注。 该论文提出的TurboQuant技术，据说能将大模型KV缓存的内存占用压缩至原来的1/6，似乎给当下的“AI存储荒”提供了解决思路，因此一度引发美股多支存储股大跌， 市值合计蒸发超过900亿美元（约合人民币6220亿元）。 然而，反转也来得很快。3月27日， 苏黎世联邦理工学院计算机博士后、RaBitQ论文作者华人高健扬 发布文章，指出谷歌的TurboQuant论文存在三大问题： 系统性地回避了其与已有RaBitQ方法（2024年发布）的相似性，错误描述了RaBitQ的理论结果，并刻意营造不公的实验环境 。 ▲高健扬在知乎上发表的澄清文章 并且，谷歌TurboQuant团队可能还存在“知错不改”的嫌疑。高健扬称，早在2025年5月，在TurboQuant论文正式投稿至ICLR 2026之前，RaBitQ团队已经向作者指出了论文存在的问题， TurboQuant团队承认了相关问题，但选择不予修复。 ▲高健扬在X平台上发表的推文 今天下午，高健扬更新了知乎帖子，称他们仅收到TurboQuant论文第一作者Amir Zandieh的笼统答复，承诺会修正对RaBitQ理论结果的错误描述和实验环境差异， 但拒绝在文中讨论TurboQuant与RaBitQ在技术上的相似性。
🤖 AI 点评
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