O Google Research publicou o TurboQuant, um framework de quantização que combina duas técnicas: PolarQuant, que converte vetores cartesianos em coordenadas polares eliminando overhead de normalização, e QJL (Quantized Johnson-Lindenstrauss), que reduz erros residuais a bits de sinal sem custo de memória.

O resultado é uma compressão de caches de key-value a 3 bits por valor — 6x menos memória e até 8x mais velocidade em GPUs H100, sem perda de precisão. O algoritmo foi validado em benchmarks como LongBench, Needle In A Haystack e RULER. A compressão é suficiente para rodar modelos potentes localmente em dispositivos como Mac Mini de 16GB ou smartphones.