AlphaDev将排序算法提速70%！C语言库作者一文详解DeepMind最新AI( 三 ) _AlphaDev

这两种实现实现的方式都是通过矢量化排序网络。我认为这就是排序网络技术真正闪耀的地方。
我想，如果就智能实体而言，AlphaDev不是一个蹒跚学步的孩子，它就会这样做。
当你从基本原则开始时，仅基线指令集就非常难以支持。如果我们等待，那么我认为我们可以期待在未来看到AlphaDev的伟大成就，因为它正在努力应对更强大的挑战。
我也很喜欢DeepMind让算法变得更小的事实，因为这是我不常看到的。
大小编码是我最喜欢的爱好之一。在这个博客上，我发布了一个383字节的lambda演算虚拟机和一个436字节的带有垃圾回收机制的lisp机。
我还在博客上介绍了我在cosmpolitan c库中使用的大小优化技巧。
我也喜欢DeepMind的母公司，因为几周前Google给我颁发了开源同行奖金，很高兴看到他们分享我使软件变小的热情。
很高兴看到他们用它来改进矢量化快速排序。
最后，我喜欢人工智能公司用机器语言编写代码的机器的想法。他们为什么不呢？机器的本质就是机器。
作为一个建设者，我发现这比OpenAI正在创造的未来要少得多。
他们已经建立了一个巨大的家长式机器，在零和经济中与地球上的每个建设者竞争，然后诱使世界上的寻租者通过政府监管来控制这台机器。
我不认为OpenAI承诺将所有我最喜欢做的任务（如编码）自动化是一种进步。我想要的是能够控制一台机器，这台机器能够完成我自己无法完成的事情，比如发现排序内核。这才是真正的进步。
我认为，我们能够砍掉的每一条装配线都是朝着这个梦想的积极方向迈出的一步。
参考资料：
https://justine.lol/sorting/‌

AlphaDev将排序算法提速70%！C语言库作者一文详解DeepMind最新AI( 三 )

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