4月1日，谷歌针对其压缩算法TurboQuant论文引发的争议作出了回应。尽管团队试图通过“技术澄清”平息争议，但关于核心技术相似性的指控仍未得到解决。谷歌辩称随机旋转是标准技术，并认为实验基准中的错误对事实影响不大。

3月底，谷歌官方博客高调宣传了这篇论文，声称TurboQuant能将大语言模型的KV缓存内存占用减少至少6倍，速度提升高达8倍，且精度零损失。这一消息导致全球存储芯片股大跌，美光、SK海力士和三星电子等公司市值蒸发超过900亿美元。华尔街担心，如果软件能大幅压缩AI内存需求，芯片硬件的增长逻辑可能需要重写。

然而，反转很快到来。3月27日，RaBitQ作者、苏黎世联邦理工学院博士后高健扬在知乎发布长文，指控谷歌团队存在学术不端行为。舆论迅速转向对谷歌学术诚信的质疑。业界普遍认为，RaBitQ率先提出了原创方法，而TurboQuant在其基础上进行了优化，却未给予应有的引用与尊重，甚至对其进行了不公正的贬低。

4月1日，论文第二作者Majid Daliri代表团队在OpenReview平台上发布了四点“技术澄清”。谷歌辩称，TurboQuant的核心方法并非源自RaBitQ，因为随机旋转是一种标准技术，在RaBitQ之前已被广泛使用。TurboQuant的真正创新在于推导出了旋转后的坐标分布。不过，学术圈认为，即使某项技术是行业常识，首次将其应用于特定领域的人也应得到应有的认可。

关于贬低RaBitQ理论为“次优”的指控，论文作者承认由于没有仔细阅读对方附录，漏了一个常数因子，导致得出了草率结论。现在他们发现RaBitQ确实是最优的，正在更新TurboQuant手稿。然而，一篇顶会论文对同行核心理论的负面评价建立在“没看清附录”的基础上，这一解释难以令人信服。

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