Запис атласу: https://www.aitimeline.dev/uk/events/evt-0279/
Дослідження · 7 червня 2023 р.
AlphaDev
DeepMind застосувала навчання з підкріпленням до пошуку машинних інструкцій і знайшла швидші алгоритми сортування коротких послідовностей.
Чому це важливо
Результат потрапив у libc++ з LLVM, реалізацію стандартної бібліотеки C++ — уперше код, знайдений машиною, став частиною інфраструктури, якою користуються всі.
Задачу подали як гру: агент додає інструкцію процесора за інструкцією, виграш — коректність і швидкість. Знайдені послідовності до 70 відсотків швидші за написані людьми для коротких послідовностей і приблизно на 1,7 відсотка швидші для послідовностей понад 250 000 елементів (допис DeepMind), і вони виглядають неочевидно. Виграш для довгих послідовностей невеликий, але сортування виконується мільярди разів на день. Внесок закомічено в libc++ з LLVM 8 квітня 2022 року (коміт 194d196, у повідомленні якого сказано, що функції «згенеровано навчанням з підкріпленням»), за рік до появи статті.
Відомості про подію
- Дата події
- 7 червня 2023 р.
- Дата на часовій осі
- Дата події
- Перевірка
- Джерела зібрано автоматично · 17 вересня 2026 р.
- Лінії
- ID
- evt-0279
Стаття в Nature від 7 червня 2023 року.
Пов’язані події
Раніше
- Пов’язано AlphaFold 2 на CASP14 2020
Друга задача поза ШІ, де модель дала результат, потрібний іншій галузі.
- Пов’язано AlphaZero 2017
Той самий підхід гри сама проти себе, перенесений на пошук у просторі інструкцій процесора.
Пізніше
- Пов’язано GNoME і нові матеріали 2023посилається на цей запис
Друга робота тієї самої лабораторії за рік, де результат потрібен іншій науці.
- Пов’язано AlphaGeometry 2024посилається на цей запис
Друга за рік система тієї самої лабораторії, що шукає розв'язок у просторі формальних кроків.
- Розвиває AlphaEvolve 2025посилається на цей запис
Та сама задача пошуку кращого алгоритму, тепер із мовною моделлю замість навчання з нуля.