DeepMind का AlphaDev ने और तेज़ Sort algorithm खोजा

• C/C++ स्तर की भाषा में सुधार करना मुश्किल माना गया, इसलिए assembly level पर सुधार की कोशिश की गई
• गेम की तरह, दिए गए उत्तर के अनुरूप उत्तर देने वाले algorithm को लगातार खोजा गया
• LLVM libc++ sorting library की तुलना में कम संख्या पर 70% तेज़ performance, और 2.5 लाख से अधिक sequence पर 1.7% तेज़ performance दिखाई
• क्योंकि अधिकांश sorting छोटे sequence में होती है, इसलिए इस पर अधिक ध्यान दिया गया
• सिर्फ़ तेज़ ही नहीं, बल्कि AlphaGo की 37वीं चाल के बराबर एक अनोखा approach भी दिखाया
• hashing algorithm में भी सुधार जारी है

[kuroneko]

यह वाकई हैरान करने वाली बात है कि AI से बेहतर algorithms भी खोजे जा सकते हैं।

[dbs0829]

Deep learning में इस्तेमाल होने वाले optimizer को भी हाल के समय में इसी तरह खोजने की काफी कोशिशें हो रही हैं। उनकी performance भी अच्छी है।

[spark]

"ज़्यादातर sorting छोटे sequence में होती है, इसलिए इस पर ज़्यादा ध्यान दिया गया" ऐसा नहीं है; बल्कि इसे बस 3, 4, ... 8 जैसी तय संख्या वाले numbers को sort करने वाले assembly algorithms खोजने के लिए train किया गया था.

[disjukr]

मूल लेख को देखें तो लगता है कि AlphaDev को बनाने वाले शोधकर्ताओं ने इसे उसी इरादे से ट्रेन किया था।

हमने तीन से पाँच elements वाली छोटी sequences के लिए sorting algorithms को बेहतर बनाने पर ध्यान केंद्रित किया। ये algorithms सबसे व्यापक रूप से इस्तेमाल किए जाने वालों में हैं, क्योंकि इन्हें अक्सर बड़े sorting functions के हिस्से के रूप में कई बार call किया जाता है। इन algorithms में सुधार करने से किसी भी संख्या के items को sort करने की overall speed बढ़ सकती है।