DeepMind推出AlphaTensor，用AI发现矩阵乘法新算法

DeepMind推出AlphaTensor，用AI发现矩阵乘法新算法 数千年来，算法一直在帮助数学家进行基本运算。 古埃及人发明了一种不需要乘法表就能得出两个数字的乘积的算法；欧几里得描述了一种沿用至今的计算最大公约数的算法；在伊斯兰的黄金时代，花拉子米设计出了求解线性方程和二次方程的新算法。尽管现如今我们对算法已经非常熟悉，但发现新算法的过程仍是非常困难的。 在一篇于近期发表在《自然》杂志上的论文中，DeepMind团队介绍了第一个用于发现新的、高效的、可证明正确的基本算法（如矩阵乘法）的人工智能系统AlphaTensor。它打破了一个保持了50多年的记录，发现了一种能更快地计算两个矩阵之间的乘法的算法... 来自：雷锋 频道：@kejiqu 群组：@kejiquchat 投稿：@kejiqubot

【DeepMind推出AlphaTensor，用AI发现矩阵乘法新算法】矩阵乘法是计算机图形学、数字通信、神经网络训练和科学计算

【DeepMind推出AlphaTensor，用AI发现矩阵乘法新算法】矩阵乘法是计算机图形学、数字通信、神经网络训练和科学计算等许多计算任务的核心组成部分，因此AlphaTenor的发现可以大大提高这些领域的计算效率。 #抽屉IT

谷歌 DeepMind 利用大型语言模型解决了一个长期困扰人类的数学难题

谷歌 DeepMind 利用大型语言模型解决了一个长期困扰人类的数学难题 谷歌 DeepMind 利用一大型语言模型成功破解了一项著名的未解数学难题。研究人员发表在《自然》杂志上的一篇中表示，这是首次使用大型语言模型发现长期科学难题的解决方案，产生了可验证且有价值的新信息，这些信息之前并不存在。“这不在训练数据中，甚至以前都不知道，”谷歌 DeepMind 研究副总裁 Pushmeet Kohli 说道。 它结合了一个名为Codey的大型语言模型，这是Google的PaLM 2的一个版本，经过对计算机代码进行了精细调整，还与其他系统结合使用，拒绝不正确或荒谬的答案，并将正确的答案重新插入其中。 经过数百万次建议和几十次总体过程的重复这花了几天的时间FunSearch能够提出代码，产生了一个正确且以前未知的解决方案，解决了cap set 问题，涉及找到某一类型集合的最大大小。

DeepMind 写的一篇论文：，试图用精确的数学概念和伪代码算法来解释所有 Transformer 类的机器学习算法和训练算法

DeepMind 写的一篇论文：，试图用精确的数学概念和伪代码算法来解释所有 Transformer 类的机器学习算法和训练算法，其中以 OpenAI 的 GPT3 和 DeepMind 自己的 Gopher 为例 用一句话总结大致就是: 以词汇表为集合空间的 token 序列概率分布预测矩阵叠加注意力 musk 的向量计算，其中还会用到稀疏结构