一個開源者站出來質疑，谷歌論文被指抄作業，學術圈開始安靜地看戲
2026年3月，谷歌在ICLR 2026會議上發表了一篇名為《TurboQuant》的論文，這篇論文一出現，市場反應就很大，存儲芯片股像滑梯一樣下跌，人們稱它為“AI內存革命”，聽起來很厲害，但沒過幾天，一位叫高健揚的華人學者直接在社交平台上公開表示，這篇論文抄襲了他們團隊的研究成果。
高健揚團隊在2024年5月就在arXiv上發布了RaBitQ，代碼全部公開，核心方法是“隨機旋轉加向量量化”，到了9月他們又補充了理論證明，誤差邊界達到了FOCS 2017的最優水平，這項工作後來被SIGMOD 2024和2025錄用，還受邀在FOCS Workshop上進行報告，這些信息都是公開可查的，但谷歌那篇論文里幾乎沒有提到RaBitQ，只把它簡單歸為“基於網格的PQ”類別，好像它不值得重視。
最讓人不舒服的是審稿環節，有個審稿人直接問隨機旋轉是不是他們首創，谷歌作者當場承認之前有人做過，包括RaBitQ，但最後定稿時他們把相關討論全刪了，只在附錄里簡單提了一句，這不是疏忽而是故意繞開，高健揚後來發郵件給第二作者Majid Daliri，一條條解釋為什麼他們的理論已經最優，對方回復說已轉達全體作者，結果一點改動都沒有。
3月高健揚正式發函，要求對方修改引用內容或進行致歉，第一作者Amir Zandieh回復說隨機旋轉是通用技術，不需要每個使用者都去引用，這句話聽起來很隨意，但問題不在於技術是否通用，而在於他們使用了別人搭建的框架和優化過的路徑，卻聲稱自己是從頭開始發明的，特別是當別人已經把理論邊界推到極限時，他們還評價人家的方法不夠好，這不是疏忽，而是故意狡辯。
這件事背後有點微妙，高健揚是蘇黎世聯邦理工的博士後，沒有大公司的工作背景，依靠開源項目和學術會議評審一步步積累經驗，他的代碼可以順利復現，實驗過程很透明，論文經過兩輪嚴格評審才被正式錄用，而谷歌這邊資源充足、話語權也大，把別人的成果包裝成自己的突破，順便帶動了商業宣傳，美光和西部數據的股價當天就大幅下跌，說明資本市場也相信了這個說法。
更奇怪的是平台的反應，有個叫WFrV的審稿人明確建議加入RaBitQ對比實驗，結果這個建議被無視了，頂會審稿原本應該負責把關，現在看起來更像是在走過場，谷歌在提交前就知道問題存在，但沒做內部核查，也沒啟動學術誠信流程，時間線上很清楚，2024年5月RaBitQ上線，9月理論完善，2025年5月雙方有過技術溝通，2026年3月論文照常發表，整個過程里，沒人阻攔一下，也沒人問一句這樣是否合適。
高健揚不再繼續爭吵，只是拿出證據讓大家自己判斷，他沒有喊口號，也沒有組織隊伍，就發了幾條推文，貼了幾段郵件截圖，其他人大多保持沉默，有些同行私下議論說這種事經常發生，舉報成本太高，勝算又低，不如選擇閉嘴，但也有人悄悄轉發他的帖子，沒有添加評論，只是單純轉發了。
學術圈就像一個小江湖，誰說話聲音大，誰就佔上風，但真相這東西放久了，自然會浮出水面。
