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AlphaTensor横空出世！打破矩阵乘法计算速度50年纪录，已源代码

方法

标量整数是推算机要认一定会最更为重要数学推算之一。

同时，它也是机器求学推算中的不可忽视的为基础，无论在AI检视手机图像、认知语音指示，还是图像该电子游戏画面（推算机图形学）等方面，都能见到它的踪迹。

今天我们认真标量整数，太大程度上几乎离不开50此以前的Strassen迭代。

1969年，西德天文学家斯托克斯·施特拉雅（Volker Strassen）证明，将两个2×2的标量相乘，不一定无需要进行8次整数。

他巧妙的通过基底7个中的间数组，用增加14次指借助于法为无疑省去了一次整数，这种分析方法被称为“施特拉雅迭代”（Strassen迭代）。

基于Strassen迭代命题，斯托克斯·施特拉雅革取而代之了最初的一大批标量整数。

50多年来，尽管针对一些不容易适应推算机预定义的地方进行了相当严重革取而代之，但该迭代始终是大多数标量个数上最有效的分析方法。

今天，AlphaTensor的借助于现刷取而代之了这一年有：

它断定了一种仅用47次整数就能将两个4×4的标量相乘的迭代，高达了施特拉雅迭代所无需的49次整数。

不仅如此，AlphaTensor还断定了比以以前想象的来得丰富的标量整数迭代空间内——每种尺寸上多达数千个迭代。

再一，它在70种并不相同个数标量的标量整数中的击败了基本的最佳迭代。

举个例子，2个9×9标量相乘所无需的流程数从511步减少到498步，2个11×11标量相乘所无需的流程数从919步减少到896步……

所以在小时维度上，AlphaTensor是否认真借助于了再多全相同的突破？

对此专著介绍称，今天最优的标量整数小时维度，几乎是2021年3月MITCo哈佛大学研究工作中的实现的这一数值（AlphaTensor改善的小时维度并不比它来得较低）——

BUT，这个操作上来实在是太麻烦了，所以在实际推算中的用处不大，除非推算的是估个数的标量。

换而言之，即使Strassen迭代的维度只达到O(n^2.81)，但在大多数情况下，都要比上面那个小时维度来得较低的推算分析方法来得可取。

嗯，来得别提在不少特定标量整数中的还高达了Strassen迭代的AlphaTensor了。

同时研究工作执法人员也指借助于，AlphaTensor设计的迭代具有一定的灵活性。

它不仅可能推进各种系统设计程序再次设计迭代，还可能优化能源用量和数值稳定性等指标，努力在实际系统设计时防止迭代开始运行时借助于现小的舍入误差（包含Strassen迭代等推算标量整数，都能借助于现一定的误差）。

此外，虽然今天这些突破还只是针对特定迭代革取而代之的，但也有地质学家视为AlphaTensor的潜力不止于此。

例如，MIT推算机地质学家Virginia Williams就指借助于：

历史学者们可以再尝试一下，去没用坚信这些特定迭代中的一一什么特殊自然。此外，也可以研究工作一下如果将这些特殊迭代组合上来，是否能断定来得多来得优的推算分析方法。

今天AlphaTensor的相关预定义早就开源。

主导一作也是AlphaGo更为重要“摆女棋手”

AlphaTensor的研究工作团队都来自DeepMind。

5位主导一作分别是Alhussein Fawzi、Matej Balog、李文杰、Thomas Hubert和Bernardino Romera-Paredes。

其中的李文杰来自中的国台湾地区，本科毕业于台湾地区交通大学推算机与机械工程专业，在台湾地区师范大学获得研究工作生、硕士学位，后以前往加拿大阿尔伯塔大学再多成学业博士后，于2012年加入DeepMind。

他曾在AlphaGo和李世石大战中的，担负AlphaGo的“人肉臂”（于是便把棋输入电脑系统），也是AlphaGo专著的主导一作。

对于这只AI实现的取而代之贡献，有网上讥讽：

有趣的是，这只AI竟然是基于旧的标量整数运算规则，算借助于这个取而代之标量整数推算分析方法的。

专著地址：

参考元数据：[1][2][3][4]

— 再多 —

光子位 QbitAI · 头条号签约

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