（来源：上观新闻）
高博士发现，谷歌🆗的 Turb🚕oQua🔀nt ，跟自2️⃣📳己团队🔧搞的 Ra🇬🇶🇭🇷BitQ 算法👁高度撞车🏓⤵，底层都用了⛪“随机旋转🍂⏬加JL🔼🕗变换”🇹🇦。只有亲🚖自去看了，才🍵能真正理解并做👟🦘出正确判断🤦♀️。研究团队没🔢🥎有简单地使🇺🇾⭕用所有可获🍫得的数据，而是🔆🤕采用了多🏄♀️🇵🇹重过滤机制，☃确保每🆖个训练🔋🇱🇧样本都具有高😖😥质量和独特🤒🍦价值😕😐。虽然此前已🇲🇸🇳🇴有不少 AI 厂💀😵商推出了自家的🇧🇸「Claw」，🔚🔺但作为视频👕模型厂🌮商，而且做得这🥿么完整的，Vid⛹️♀️◀u 是我见到📋🛌的业内头一个📎🚯。
当Ag🐚©ent能够执行财🇧🇷👨✈️务风控、法务评🇻🇨🇦🇬审，并根据预设♣🚹规则给出“♏🤲确定性🌈🕴”的结论时，它🤨才完成👨💻了从“玩具”到“🎃生产工具”的◼🏘跃迁🐇。这篇帖子非常简单🇹🇩地总结了 Tur🇸🇷boQua♉nt 这个🤺算法的用处 —☎🚡— 它能把大模🈹型推理时的 K🍗V cache🇬🇩 内存压缩到 3😚.5 bit🇷🇺（约 6 倍）♿🇸🇩，而且几乎不🇷🇼丢精度🛃🚾。
