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除此之外，业内人士还指出，3月26日消息，谷歌近日推出了一种可能降低人工智能系统内存需求的压缩算法TurboQuant。根据谷歌介绍，TurboQuant压缩技术旨在降低大语言模型和向量搜索引擎的内存占用。该算法主要针对AI系统中用于存储高频访问信息的键值缓存（key-value cache）瓶颈问题。随着上下文窗口变大，这些缓存正成为主要的内存瓶颈。TurboQuant可在无需重新训练或微调模型的情况下，将键值缓存压缩至3bit精度，同时基本保持模型准确率不受影响。对包括Gemma、Mistral等开源模型的测试显示，该技术可实现约6倍的键值缓存内存压缩效果。此外，在英伟达H100加速器上的测试结果显示，与未量化的键向量相比，该算法最高可实现约8倍性能提升。研究人员也表示，这项技术的应用不局限于AI模型，还包括支撑大规模搜索引擎的向量检索能力。谷歌计划于4月的国际学习表征会议（ICLR 2026）上展示TurboQuant技术。
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更深入地研究表明，设备制造商开始深度参与“经济性测算”，成为氢能落地的新推动力。曲靖站并非海德利森首个一体化项目。此前，该公司已在“制-储运-加-用”全产业链进行布局。从制氢端的电解槽，储运端的储氢瓶与管束运输车，加注端的压缩机与加氢机，到用氢端的燃料电池测试设备，均拥有自有产品线。
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