تم انتقاد ورقة TurboQuant من جوجل من قبل مؤلف الخوارزمية السابقة

وفقًا لـ 1M AI News، نشر قاو جيان يانغ، باحث ما بعد الدكتوراه في ETH Zurich، رسالة مفتوحة يتهم فيها ورقة Google ICLR 2026، TurboQuant، بثلاث inaccuracies خطيرة في وصف عمله السابق، RaBitQ. قاو جيان يانغ، المؤلف الأول لراBitQ، وهو خوارزمية تم نشرها في 2024 في أعلى مؤتمر قواعد بيانات، SIGMOD، يستخدم الدوران العشوائي (تحويل جونسون-ليندنبراشت) قبل التكميم. لقد تم إثبات هذه الطريقة بدقة لتحقيق حدود خطأ مثالية تقاربيًا وتمت دعوة تقديمها في ورشة عمل لأعلى مؤتمر في علوم الكمبيوتر النظرية، FOCS.

الاتهامات الثلاث هي:

1. التجاوز عن التشابه المنهجي: تستخدم الطريقة الأساسية لـ TurboQuant أيضًا الدوران العشوائي. ومع ذلك، تصنف الورقة RaBitQ على أنها “تكميم قائم على الشبكة”، متجاهلة بشكل منهجي الاتصال المنهجي المباشر بين الاثنين. وأشار مراجعي ICLR بشكل مستقل إلى أن كلا الطريقتين تستخدمان الإسقاط العشوائي وطلبوا مناقشة إضافية. لم يوفر فريق TurboQuant هذا، بل نقلوا أيضًا وصف RaBitQ من النص الرئيسي إلى الملحق.
2. نتائج نظرية غير دقيقة: تصف الورقة نوعيًا ضمان RaBitQ النظري بأنه “غير مثالي” دون أي مبرر، منسوبة إلى “تحليل فضفاض”. وقد أثبتت ورقة موسعة عن RaBitQ بالفعل أن حد خطأها يصل إلى الحد الأمثل تقاربيًا الذي قدمه ألون-كلارتاج (FOCS 2017).
3. مقارنة تجريبية غير عادلة: قامت TurboQuant باختبار RaBitQ باستخدام كود بايثون مترجم ذاتيًا على وحدة معالجة مركزية ذات نواة واحدة (مع تعطيل تعدد الخيوط)، بينما اختبرت خوارزميتها الخاصة على وحدة معالجة الرسوميات NVIDIA A100. أدى ذلك إلى الإبلاغ عن RaBitQ على أنه أبطأ بمئات الأضعاف. لم يتم الكشف عن هذا الإعداد التجريبي في الورقة.

كشف قاو جيان يانغ أن ماجد دالي، المؤلف الثاني لـ TurboQuant، اتصل بشكل استباقي بفريق RaBitQ في يناير 2025 لطلب المساعدة في تصحيح الإصدار الخاص بهم من بايثون، الذي تمت ترجمته من كود C++ الخاص بـ RaBitQ. في بريد إلكتروني مؤرخ في مايو 2025، أكد دالي شخصيًا إعداد التجربة غير العادل وذكر أن التوضيحات النظرية من فريق RaBitQ قد تم التواصل بها إلى جميع المؤلفين المشاركين. على الرغم من ذلك، ظلت المشكلات غير مصححة طوال عملية تقديم TurboQuant، ومراجعته، وقبوله، وترويجه الواسع من قبل Google.

قام فريق RaBitQ بنشر تعليق عام على ICLR OpenReview وقدم شكوى رسمية إلى رئيس مؤتمر ICLR ولجنة الأخلاقيات.

رد أمير زاندي، المؤلف الأول لـ TurboQuant، معبرًا عن استعداده لتصحيح المشكلتين الثانية والثالثة لكنه رفض إضافة مناقشة حول التشابه المنهجي. وافق فقط على إجراء التصحيحات بعد انتهاء مؤتمر ICLR 2026. كما أشار الباحث المستقل يونس ماتياس كويبler بشكل مستقل على OpenReview إلى عدم التناسق بين الورقة ومدونة Google بشأن معايير السرعة (PyTorch مقابل JAX) وقاعدة التكميم (FP32).

بعد الترويج الرسمي الواسع من Google، تسبب الإصدار السابق لـ TurboQuant في انخفاض جماعي في أسهم شرائح التخزين، بما في ذلك أسهم Micron وWestern Digital.