(연합뉴스기사)
https://n.news.naver.com/mnews/article/001/0013988536?sid=105

(딥마인드블로그 - 구글의 페이지번역돌려도 쉽게 읽을수있음)
https://www.deepmind.com/blog/alphadev-discovers-faster-sorting-algorithms?utm_source=twitter&utm_medium=social&utm_campaign=OCS

알파데브(AlphaDev) 라는 새로운 심층강화학습모델을 통해 C++의 기능을 10년만에 개선시킴

"AlphaDev는 바둑, 체스, 쇼기와 같은 게임에서 세계 챔피언을 물리친 강화 학습 모델인 AlphaZero를 기반으로 합니다 .
AlphaDev를 통해 우리는 이 모델이 게임에서 과학적 과제로, 시뮬레이션에서 실제 응용 프로그램으로 어떻게 전환될 수 있는지 보여줍니다."

"AlphaDev는 짧은 시퀀스의 경우 최대 70% 더 빠르고
250,000개 요소를 초과하는 시퀀스의 경우 약 1.7% 더 빠른
LLVM libc++ 정렬 라이브러리의 개선으로 이어진 새로운 정렬 알고리즘을 발견했습니다."

"우리는 더 빠른 알고리즘을 시도하고 발견하기 위해
데이터 구조에서 가장 일반적으로 사용되는 해싱알고리즘 중 하나에 AlphaDev를 적용했습니다.
그리고 이를 해싱 함수의 9-16바이트 범위에 적용했을 때 AlphaDev가 발견한 알고리즘은 30% 더 빨랐습니다. "

"AlphaDev는 더 빠른 알고리즘을 찾았을 뿐만 아니라 새로운 접근 방식도 발견했습니다"
"우리는 이것을 'AlphaDev 스왑 및 복사 이동'이라고 합니다."



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흠.. 저는 GPT같은 LLM류를 통해서 성과를 낼줄알았는데 DQN계열에서 먼저 성과를 내네요?
딥마인드가 저번 로봇축구도 그렇고 진짜 강화학습하나는 기똥찬듯