獨(dú)家對(duì)話！帶崩全球存儲(chǔ)股的谷歌論文陷學(xué)術(shù)爭(zhēng)議，中國(guó)學(xué)者指其“嚴(yán)重失實(shí)”且“知錯(cuò)不改”：使用了我們的方法，但刻意回避相似性

每經(jīng)記者：岳楚鵬 每經(jīng)編輯：高涵

3月26日，谷歌研究院（Google Research）的一篇論文震動(dòng)全球存儲(chǔ)芯片市場(chǎng)，引發(fā)美國(guó)和韓國(guó)巨頭超900億美元市值蒸發(fā)。

谷歌論文宣稱(chēng)，名為T(mén)urboQuant的新算法能夠在不損失準(zhǔn)確率前提下，將AI大模型KV緩存的內(nèi)存占用壓縮至原來(lái)的1/6。

僅僅一天后，蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院博士后高健揚(yáng)在社交平臺(tái)發(fā)文，直指谷歌論文存在嚴(yán)重的學(xué)術(shù)問(wèn)題。

高健揚(yáng)指出，谷歌回避了TurboQuant算法與2024年他在新加坡南洋理工大學(xué)（NTU）讀博期間發(fā)布的RaBitQ方法的相似性，并錯(cuò)誤描述了RaBitQ的理論結(jié)果，還刻意營(yíng)造不公的實(shí)驗(yàn)環(huán)境。

RaBitQ是一種向量量化算法，能夠確保向量數(shù)據(jù)在高度壓縮下仍保持搜索的可靠性。

高健揚(yáng)還表示，谷歌TurboQuant團(tuán)隊(duì)“知錯(cuò)不改”。谷歌論文2025年4月正式發(fā)表前，自己就已通過(guò)郵件指出了上述問(wèn)題，但谷歌方面在知情后仍未在最終版本中進(jìn)行徹底修正。

3月29日，《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者（以下簡(jiǎn)稱(chēng)NBD）采訪了RaBitQ論文作者高健揚(yáng)和龍程。

RaBitQ是高健揚(yáng)在新加坡南洋理工大學(xué)讀博期間的主要工作，龍程則是他的博士生導(dǎo)師。

同時(shí)，《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者也向谷歌發(fā)送了采訪郵件，但截至發(fā)稿，尚未收到回復(fù)。據(jù)悉，谷歌研究院即將在4月舉行的2026年國(guó)際學(xué)習(xí)表征會(huì)議（ICLR 2026）上展示其TurboQuant論文。

事件時(shí)間線

“谷歌論文嚴(yán)重失實(shí)，溝通后仍未修改”

高健揚(yáng) 圖片來(lái)源：受訪者供圖

NBD：你們最初是什么時(shí)候注意到谷歌TurboQuant論文存在問(wèn)題的？

高健揚(yáng)：早在2025年1月，TurboQuant論文的第二作者M(jìn)ajid Daliri就主動(dòng)聯(lián)系了我們，請(qǐng)求協(xié)助調(diào)試他自己基于RaBitQ C++ 代碼翻譯的Python版本，并描述了詳細(xì)的復(fù)現(xiàn)步驟和報(bào)錯(cuò)信息。這說(shuō)明 TurboQuant團(tuán)隊(duì)對(duì) RaBitQ 的技術(shù)細(xì)節(jié)有充分的了解。

2025年4月TurboQuant論文發(fā)布后，我們注意到該論文中對(duì)RaBitQ的描述存在嚴(yán)重失實(shí)——將RaBitQ描述為grid-based PQ（基于網(wǎng)格的乘積量化），完全忽略了其核心的隨機(jī)旋轉(zhuǎn)步驟，同時(shí)在沒(méi)有任何推導(dǎo)或證據(jù)的情況下將RaBitQ的理論保證定性為"次優(yōu)"，實(shí)驗(yàn)對(duì)比也存在明顯的不公平設(shè)計(jì)。

我們的第一反應(yīng)是困惑和遺憾：TurboQuant與RaBitQ的相似性在技術(shù)上清晰可辨，而對(duì)方對(duì)RaBitQ的了解程度也遠(yuǎn)超一般讀者，這種情況下出現(xiàn)如此系統(tǒng)性的失實(shí)描述，很難用疏忽來(lái)解釋。

郵件截圖

NBD：在公開(kāi)發(fā)聲之前，雙方團(tuán)隊(duì)有哪些溝通？

高健揚(yáng)：我們進(jìn)行了多輪溝通，時(shí)間跨度超過(guò)一年。

2025年5月，我們通過(guò)郵件與 Majid Daliri就實(shí)驗(yàn)條件差異和理論結(jié)果最優(yōu)性進(jìn)行了詳細(xì)的技術(shù)討論，逐條澄清了TurboQuant團(tuán)隊(duì)的錯(cuò)誤解讀，Majid Daliri明確表示已將討論結(jié)果告知全體共同作者。

然而，在我們要求修正論文中的事實(shí)性錯(cuò)誤之后，他停止了回復(fù)。

2025年11月我們發(fā)現(xiàn)TurboQuant已提交 ICLR 2026（2026年國(guó)際學(xué)習(xí)表征會(huì)議），且錯(cuò)誤內(nèi)容原封未動(dòng)，隨即聯(lián)系了 ICLR 2026 PC Chairs（大會(huì)主席），但未獲回應(yīng)。

2026年3月論文通過(guò)谷歌官方渠道大規(guī)模推廣后，我們?cè)俅握较蛉w作者發(fā)送郵件。

收到的回復(fù)是：第一作者Amir Zandieh承諾修正理論描述和實(shí)驗(yàn)條件，但明確拒絕修正方法論相似性的討論，且聲稱(chēng)只愿在ICLR 2026正式會(huì)議結(jié)束之后才做修改。這一回應(yīng)令我們感到失望但并不意外。對(duì)方顯然清楚問(wèn)題所在，卻選擇了最小限度的讓步。

“核心機(jī)制高度吻合卻未說(shuō)明，審稿人曾指出問(wèn)題”

NBD：TurboQuant與RaBitQ最關(guān)鍵的相似之處是什么？

高健揚(yáng)：兩者最核心的相似之處，在于都采用了在量化前對(duì)向量施加隨機(jī)旋轉(zhuǎn)（Johnson-Lindenstrauss變換）這一關(guān)鍵設(shè)計(jì)，并利用旋轉(zhuǎn)后坐標(biāo)分布的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)來(lái)構(gòu)建距離估計(jì)器。

值得注意的是，TurboQuant論文作者在ICLR OpenReview（學(xué)術(shù)圈常用的公開(kāi)論文評(píng)審平臺(tái)）的審稿回復(fù)中，這樣描述自己的方法：“我們的實(shí)現(xiàn)方式是，先用向量的 L2范數(shù)對(duì)其進(jìn)行歸一化，然后施加一次隨機(jī)旋轉(zhuǎn)，以確保這些向量在旋轉(zhuǎn)后的各個(gè)分量服從 Beta 分布。”這與 RaBitQ 的核心機(jī)制高度吻合，但在論文正文中卻從未正面說(shuō)明這一聯(lián)系。

可以用一個(gè)比喻來(lái)理解：假設(shè)一位廚師率先公開(kāi)發(fā)表了一道菜的完整食譜，之后另一位廚師發(fā)布了一道采用幾乎相同核心步驟的菜，卻在介紹中將前者描述為“做法不同、效果較差的另一道菜”，對(duì)兩者之間的聯(lián)系只字不提。

讀者在不知情的情況下，自然無(wú)法得出公正的判斷。

龍程簡(jiǎn)歷照 圖片來(lái)源：受訪者供圖

NBD：按照學(xué)術(shù)規(guī)范，這類(lèi)關(guān)系應(yīng)如何處理？

龍程：學(xué)術(shù)規(guī)范要求，當(dāng)一項(xiàng)新工作在方法論上與已有工作存在實(shí)質(zhì)性聯(lián)系時(shí)，應(yīng)明確引用并正面討論這種聯(lián)系，包括說(shuō)明新工作在哪些方面有所推進(jìn)，哪些方面沿用了已有框架。

這一點(diǎn)在本案例中尤為重要，因?yàn)?strong>ICLR的一位審稿人也在審稿意見(jiàn)中獨(dú)立指出“RaBitQ及其變體與TurboQuant的相似之處在于，它們都使用了隨機(jī)投影”，并明確要求更充分的討論和比較。

連審稿人都注意到了這一聯(lián)系，論文作者卻在最終版本中不僅沒(méi)有補(bǔ)充討論，反而將原本正文中對(duì)RaBitQ的不完整描述移入了附錄。這種處理方式與學(xué)術(shù)規(guī)范的基本要求背道而馳。

網(wǎng)友評(píng)論

“小型科研團(tuán)隊(duì)很難與谷歌抗衡”

NBD：為什么選擇現(xiàn)在公開(kāi)，而不是繼續(xù)通過(guò)學(xué)術(shù)渠道內(nèi)部解決？

龍程：我們并非跳過(guò)學(xué)術(shù)渠道，而是在學(xué)術(shù)渠道已基本走完的情況下選擇公開(kāi)。

我們先后聯(lián)系了論文作者、ICLR PC Chairs（程序委員會(huì)主席），并已向ICLR General Chairs（大會(huì)主席）和Code and Ethics Chairs（代碼與倫理主席） 提交附有完整證據(jù)包的正式投訴，同時(shí)也在 ICLR OpenReview平臺(tái)發(fā)布了公開(kāi)評(píng)論。

但我們也必須承認(rèn)一個(gè)現(xiàn)實(shí)：我們是一個(gè)小型高校科研團(tuán)隊(duì)，對(duì)方是谷歌研究院。在資源、影響力和話語(yǔ)權(quán)上，雙方本就不對(duì)等。

TurboQuant論文在社交媒體相關(guān)瀏覽量短時(shí)間內(nèi)達(dá)到了數(shù)千萬(wàn)次，這是任何高校實(shí)驗(yàn)室都不可能具備的傳播能力。

在這種不對(duì)等的格局下，如果我們繼續(xù)沉默等待內(nèi)部流程，錯(cuò)誤的敘事只會(huì)加速固化為共識(shí)。公開(kāi)發(fā)聲，是弱勢(shì)方在正式渠道響應(yīng)遲緩時(shí)，為維護(hù)基本學(xué)術(shù)事實(shí)所能采取的為數(shù)不多的手段之一。

高健揚(yáng)發(fā)文截圖

NBD：如果相關(guān)問(wèn)題未被修正，可能帶來(lái)哪些影響？

龍程：第一，它會(huì)系統(tǒng)性地扭曲學(xué)術(shù)史的記錄，讓后來(lái)的研究者誤判方法論演進(jìn)的源頭，進(jìn)而在錯(cuò)誤的基礎(chǔ)上構(gòu)建新工作。

第二，它會(huì)打擊原創(chuàng)性研究的激勵(lì)機(jī)制。如果一項(xiàng)經(jīng)過(guò)嚴(yán)格理論推導(dǎo)、達(dá)到漸近最優(yōu)誤差界的方法，可以被重新包裝后以數(shù)千萬(wàn)曝光量推向公眾，而原作者卻得不到應(yīng)有的認(rèn)可，這對(duì)學(xué)術(shù)生態(tài)的傷害是長(zhǎng)期且深遠(yuǎn)的。

第三，對(duì)于向量量化這一正處于快速發(fā)展階段、工業(yè)界高度關(guān)注的領(lǐng)域，不準(zhǔn)確的方法歸屬會(huì)直接影響從業(yè)者和研究者對(duì)技術(shù)路線的判斷，導(dǎo)致資源的錯(cuò)誤配置。

NBD：你們認(rèn)為這屬于學(xué)術(shù)分歧嗎？

龍程：這已超出學(xué)術(shù)分歧的范疇。學(xué)術(shù)分歧通常發(fā)生在雙方對(duì)技術(shù)內(nèi)容存在真實(shí)的理解差異時(shí)。

但在本案例中，TurboQuant團(tuán)隊(duì)對(duì)RaBitQ技術(shù)細(xì)節(jié)的了解有充分記錄；我們?cè)?025年5月已通過(guò)郵件逐條澄清了理論保證的最優(yōu)性，Majid Daliri明確表示已告知全體作者；實(shí)驗(yàn)條件的不對(duì)等也在郵件中得到了作者本人的承認(rèn)。

在上述情況下，相關(guān)錯(cuò)誤在論文經(jīng)歷投稿、審稿、接收、發(fā)表和大規(guī)模宣發(fā)的全過(guò)程中始終未被修正。我們不傾向于輕易做出定性，但我們認(rèn)為，這一系列行為已經(jīng)有充分的事實(shí)基礎(chǔ)供學(xué)術(shù)共同體和相關(guān)機(jī)構(gòu)獨(dú)立判斷。

高健揚(yáng)社交媒體賬號(hào)截圖

“計(jì)劃公開(kāi)技術(shù)報(bào)告，繼續(xù)尋求學(xué)術(shù)渠道解決”

NBD：對(duì)于像谷歌研究院這樣大型研究機(jī)構(gòu)，他們的責(zé)任在哪里？

龍程：大機(jī)構(gòu)的背書(shū)本身會(huì)產(chǎn)生放大效應(yīng)。一篇論文通過(guò)谷歌官方渠道推廣，其傳播速度和覆蓋范圍與普通學(xué)術(shù)論文不可同日而語(yǔ)。

在這種規(guī)模下，論文中的錯(cuò)誤敘事一旦擴(kuò)散，糾正所需的代價(jià)會(huì)成倍增加。我認(rèn)為大機(jī)構(gòu)有責(zé)任在論文對(duì)外大規(guī)模宣發(fā)之前，確保其中涉及他人工作的描述經(jīng)過(guò)基本的事實(shí)核查，而不是將這一責(zé)任完全推給同行評(píng)審。

同時(shí)，當(dāng)外部研究者提出有據(jù)可查的異議時(shí)，大機(jī)構(gòu)也應(yīng)當(dāng)有正式的內(nèi)部機(jī)制來(lái)處理，而非保持沉默。這既是對(duì)學(xué)術(shù)社區(qū)的責(zé)任，也是對(duì)自身公信力的保護(hù)。

NBD：你們接下來(lái)會(huì)采取進(jìn)一步行動(dòng)嗎？

龍程：接下來(lái)，我們計(jì)劃在arXiv發(fā)布詳細(xì)的技術(shù)報(bào)告，系統(tǒng)梳理RaBitQ與TurboQuant在方法論上的關(guān)系，并對(duì)三個(gè)問(wèn)題逐一進(jìn)行技術(shù)層面的闡述，供學(xué)術(shù)社區(qū)參考。

我們也在考慮通過(guò)進(jìn)一步的渠道向相關(guān)機(jī)構(gòu)如Google Research Escalation Council（谷歌研究申訴理事會(huì)）反映。我們的目標(biāo)始終是讓公共學(xué)術(shù)記錄準(zhǔn)確地反映各方法之間的真實(shí)關(guān)系，而不是制造對(duì)立。