2026-03-29 00:00:28
然而，3月27日晚上10点，苏黎世联邦理工学院博士后、RaBitQ算法的第一作者高健扬公开表示：“TurboQuant论文在描述RaBitQ时存在严重问题，包括不正确的技术声明和误导性的理论、实验对比——而这些问题在投稿前就已向作者指出，对方承认了，但选择不修正。”亚汇网注意到，他还表示，TurboQuant在三个方面误传了RaBitQ：避免承认关键方法论上的相似性(JL变换)在没有任何证据的情况下称我们的理论为“次优”在不公平的实验设置下报告结果高健扬指出，团队在作者提交论文之前就向其表达了担忧，但他们选择不在提交的论文中修正这些问题。该论文已被ICLR2026接收，并受到了谷歌的大力推广（浏览量达数千万次）。在这样的传播规模下，未经修正的言论很快就会变成所谓的“共识”。他进一步指出未披露事项：RaBitQ已经证明了渐近最优性(FOCS'17界限)TurboQuant使用了相同的随机旋转步骤，但未说明其中的联系他们的实验在RaBitQ上使用的是单核CPU，而在TurboQuant上使用的是A100GPU。最后，高健扬表示已提交正式投诉。广告声明：文内含有的对外跳转链接（包括不限于超链接、二维码、口令等形式），用于传递更多信息，节省甄选时间，结果仅供参考，亚汇网所有文章均包含本声明。
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