（来源：上观新闻）
它借鉴⭐🔸了谷歌研🍳🇯🇵究团队在202🇰🇷6年I🔩🛴CLR上发表🎼的TurboQu🔗ant算法—🕜👨—该算法原🐔🦢本是为👨👨👧👦了压缩大🚔模型推理过程🌷中的临时KV🇸🇬缓存而设计💰🌱的，压缩后的🐄均方误差在🇺🇬理论下👀界的2.7👩👧👧倍以内🏗🇲🇽。所以我猜Ⓜ🌽，让我🇬🇱感到难过的并不🏴☠️🖱是 Micros🈳oft 的🚇🚏成功🇸🇹。在商业领域👲，没人会🇱🇷✉深思熟🏴☠️☪虑🇧🇪。这项由🚺🧠印度独立研🐍究者（同时❄🏏担任解决方案😻⏱架构师）开展👨👦👦🌻的研究，以预🚿印本形式🎵🦅于20🇸🇧📅26年4月发👄🕉布在a🗯🧞♀️rXi🇨🇨🇭🇷v平台🇫🇯，编号为arX🧕🇬🇾iv:♈2604.045🚳14v1，隶属于🇰🇪计算机科学😠🤶与人工智能领域🧝♀️。
这些碳粉头来😝🌂到 Xerox🇧🇯🚃 PARC 时，🔖对他们所看🇦🇿到的一切完全一➕❎窍不通🌬🇧🇴。在那段时间里，1️⃣🔶我闷闷不乐了🍧🔡好几个月😬✅。它分析问👦题更深入，思路🛣🚚更聪明，写代码🇵🇬⌚的能力也更🎉🦍强，让我们的🍓工作效率🇺🇿👨大幅提升🚹😆。我感到无比6️⃣幸运，能够恰好🏜🍌处于最关键的位🕞🇦🇷置🐑🔂。更有意思的是👨🏭↔，连他们自己也没🍜🔮完全预🍗🕡料到哪些东🧖♂️西会真正起作用🇬🇷。你可能会问，🦹♀️🇪🇬这有什么有趣的呢🇸🇮？有趣之处在于🕋我们当时还年轻，🇯🇪我们学👷♀️🔏到的是我们👩🏫可以亲手构建一🦀些东西▶🔎。
