这份源文件介绍了由 Google Research 开发的 TurboQuant 及其核心算法 QJL 与 PolarQuant，旨在解决大语言模型中高维向量带来的内存瓶颈。通过创新的极坐标转换和误差纠正机制，该技术实现了极高的数据压缩比，且在不损失模型精度的情况下显著提升了检索速度。研究表明，该方案能将键值缓存（KV Cache）的内存占用减少 6 倍以上，并在某些硬件上实现高达 8 倍的性能增长。这种量化算法的突破为大规模 AI 搜索和高效率生成式模型提供了坚实的理论与应用基础。