谷歌 DeepMind 发布 TurboQuant：在毫秒级在线场景中，实现逼近香农下界的极致向量压缩
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Google 的 TurboQuant，几个判断：1. 长上下文有新的工程可落地的解法了，之前卷长上下文，堆能力的同时成本是失控的，现在在同一成本曲线下上下文长度可以放开了。2. 小模型这条线会被再放大一轮，如果 KV cache 被压缩，带宽压力直接下降，小模型的单位成本优势会进一步放大。3. 压缩接近理论极限了，这条路的红利基本见顶了。如果真的接近香农极限，那后面基本都是工程细节优化了，不会再有 10x 这种跃迁，那接下来要拼的就是 runtime 了，利好 agent。那模型能力的差距会被系统能力大幅缩小。干吧，今年 agent+skill 会是大年。
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