AlphaTensor为一个50年来的悬而未决的数学问题找到了新答案:找到两个矩阵相乘的最快方法。先看看这研究都说的啥。提高基础计算算法的效率一直都是学界热点,因为它会影响大量计算的
德国数学家沃尔克·施特拉森（VolkerStrassen）在1969年证明，将一个两行两个数字的矩阵与另一个相同大小的矩阵相乘，不一定需要进行八次乘法，通过一个巧妙的技巧，可以减少到七次。
两个数相乘，交换因数的位置，它们的积不变，用字母表示a×b=bxa。将矩阵理解成线性变换，有一类矩阵就对应了旋转的坐标变换。假设你的初始状态是面朝床尾站立在床上，先向上转再向左转
而将这个两个向量反过来相乘得到（1,3）乘以（3,1）的转置=6，从而这个矩阵的平方=6乘以这个矩阵，从而其n次方=6的（n-1）次方乘以这个矩阵。n-1的秩表示存在，n-1阶矩阵的行列式不为0
这是第一个可为矩阵乘法等基本任务发现新颖、高效且正确算法的AI系统。换句话说,这个名为“AlphaTensor”的AI能自行发现新算法,从而解决了50年来数学领域一个悬而未决的问题——找到两个矩阵相乘最快的方法。
