（来源：上观新闻）
高博士🙋♂️估计也是实在🆕是看不下去了，🇹🇲🏌️♀️才选择发文公开🧧⏪实锤了💠。在去年5月的邮👊🍑件里，这篇论文的🇱🇮🗃二作作者亲口💳🈹承认了这种 👛👨“ 单核打🇧🇳🏋多核” 的非对◀称操作，也承👮认把这事同🤹♂️步给了论文的其📛他共同作者🦈。你懂的，千元机主💂💛打的就是😼🚆“量大管够且便🙏🉑宜”的✍性价比优势，😾💦但这个🇹🇳🥄世界上从来都没🧫😉有绝对可靠的性🔗价比🎽。最后可能赚钱🇸🇭📄的，是🎼🦑那些能把交付系统🇲🇱做成壁垒的平台🇦🇷🐬。这篇帖子非常🙎♂️简单地总结了 T🐚🏤urbo😶🇱🇦Quant 这💂♀️个算法的用🚏处 ——😷善良的嫂子字巴巴鱼汤饭惹人中字 它能把大模型推📐⚙理时的 KV c😫ache🍹➖ 内存压缩到 3🛠.5 bit（🌨🇲🇩约 6 倍）📼，而且几乎不丢精🍩度🇦🇼🇸🇳。
这是因为即🚱使是最先进的方法🛍⏭也无法完全弥🗼👩补训练数据👨🚀不足的问题🤣。过去几🗃十年，机🇪🇹🇳🇿器人已经广👨👨👧👧🛡泛应用🌯于工厂和仓库等各🥺👷种工业生💵✴产场景，🏪🔕原因很简单：环境⛴🕸是结构化🇦🇶的，物品的位置是🔫固定的，任务是🇸🇯可重复的，机👩🌾🍭器人只需要把一个🍈🥭标准化动作做准、⬆🔼做快、做稳🧸🌃。而你追我赶的国产🈹🇬🇬大模型❕，在关键指标上🍨与国际头部⚛🇪🇨模型差距持续🇰🇼💇收窄； 🃏并且，🎙👨👨👦👦是中国，⏯出现了De🇲🇬epSee👨🏫🇵🇭k、K🍾☁imi💬👩🌾这样敢于打破范🍺式，试图重构🐊🇧🇴底层逻辑的突💪🇬🇼破者🍪。高博士😐发现，谷歌的 T🏴urboQua🏋👨👧👦nt ，👎🇧🇷跟自己团队搞的 🇱🇸RaBitQ 🥟算法高🔜🔻度撞车，底层都🇹🇬用了“随机旋转加🎰🤾♀️JL变换”🛳。对于缺乏重🇱🇺👩🔬资产设备支撑的🏚小作坊而言，小规🧘♂️🧲模炼金根🥴本不具🕠备经济可行性，盲⬅目入局大⚗📚概率血本无归🌾🇲🇫。
