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最后，第二阶段充当数学误差校正器。即使借助PolarQuant的高效性，仍会残留少量误差。TurboQuant对这些剩余数据应用1比特的量化约翰逊-林登斯特劳斯（QJL）变换。通过将每个误差数简化为一个简单的符号位（+1或-1），QJL起到了一个无偏估计器的作用。这确保了当模型计算“注意力分数”（决定提示中哪些词最相关的关键过程）时，压缩后的版本在统计特性上与高精度原始版本保持一致。
总的来看，Devils on正在经历一个关键的转型期。在这个过程中，保持对行业动态的敏感度和前瞻性思维尤为重要。我们将持续关注并带来更多深度分析。