工赋开发者社区 | 强化学习发现矩阵乘法算法，DeepMind再登Nature封面推出AlphaTensor-优快云博客

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DeepMind的AlphaTensor利用强化学习在Nature发表论文，展示如何发现矩阵乘法的高效新算法，超越传统方法。AlphaTensor在矩阵乘法这一基础数学运算中取得了突破，对计算效率的提升具有广泛影响，尤其在AI、计算机图形学等领域。

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DeepMind 的 Alpha 系列 AI 智能体家族又多了一个成员——AlphaTensor，这次是用来发现算法。

数千年来，算法一直在帮助数学家们进行基本运算。早在很久之前，古埃及人就发明了一种不需要乘法表就能将两个数字相乘的算法。希腊数学家欧几里得描述了一种计算最大公约数的算法，这种算法至今仍在使用。在伊斯兰的黄金时代，波斯数学家 Muhammad ibn Musa al-Khwarizmi 设计了一种求解线性方程和二次方程的新算法，这些算法都对后来的研究产生了深远的影响。

事实上，算法一词的出现，有这样一种说法：波斯数学家 Muhammad ibn Musa al-Khwarizmi 名字中的 al-Khwarizmi 一词翻译为拉丁语为 Algoritmi 的意思，从而引出了算法一词。不过，虽然今天我们对算法很熟悉，可以从课堂中学习、在科研领域也经常遇到，似乎整个社会都在使用算法，然而发现新算法的过程是非常困难的。

现在，DeepMind 用 AI 来发现新算法。

在最新一期 Nature 封面论文《Discovering faster matrix multiplication algorithms with reinforcement learning》中，DeepMind 提出了 AlphaTensor，并表示它是第一个可用于为矩阵乘法等基本任务发现新颖、高效且可证明正确的算法的人工智能系统。简单来说，使用 AlphaTensor 能够发现新算法。这项研究揭示了 50 年来在数学领域一个悬而未决的问题，即找到两个矩阵相乘最快方法。