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TurboQuant的核心机制在于对输入向量施加一个随机旋转矩阵Π ∈ R^{d×d}。无论原始输入数据如何，这种旋转都会在每个坐标上引出一个集中的贝塔分布。在高维空间中，这些坐标变得几乎独立且同分布。
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