这事闹大了！谷歌发布了一篇AI论文，说能把AI大模型运行时的键值缓存压缩到原来的1/6以下，结果把全球存储巨头的股价给打了个措手不及。网友都调侃这是谷歌的DeepSeek时刻。但没想到，这篇爆款论文很快被人指出有问题。3月27日，苏黎世联邦理工学院的中国博士后高健扬在社交平台上发帖，说TurboQuant的核心方法跟他2024年发表的RaBitQ太像了。高健扬2021年本科毕业于北京师范大学数学系，2025年在新加坡南洋理工大学拿到了博士学位，现在就在苏黎世联邦理工学院做博士后研究，他的研究方向正好是当前AI的热门话题。他已经研究RaBitQ两年了，还发了两篇顶会论文，代码也全开源了。高健扬指出，谷歌在论文里没提RaBitQ，还故意贬低它的理论结果。更气人的是，他之前就给谷歌发过邮件说了这事，谷歌也承认有错，但只说会议结束后再小修一下。 高健扬指出TurboQuant和RaBitQ核心都是用随机旋转变换做向量量化，结构几乎一模一样。谷歌不仅回避技术关联，还无端说RaBitQ次优。因为这个论文影响力太大了，高健扬担心错误的东西会变成共识，所以他决定把证据和时间线都公开出来。他在帖子里说发帖的目的就是想让大家看看真相。“一篇论文被谷歌推到几千万人面前，就算不主动传也会变成共识。”这个消息是扬子晚报的宋世锋记者报道的。