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Alphabet旗下的AI研究實驗室Google Deepmind研究人員發布一個新的AI系統AlphaDev，系統提供了一種新的數據排序方法，可以有效提高計算的效率和可持續性，據稱比人類程序員設計的算法快約70%。
數據排序是計算機的基本功能之一，用于按照字幕順序或者數字大小來排列數據，而數據排序的不同會直接影響到計算的效率，目前排序算法已經經過了數十年的優化，很難再有創新。而AlphaDev的出現打破了這一僵局，它使用了一種叫做匯編代碼的中間語言，該語言比人類編寫的代碼更接近計算機的二進制指令，從而提高了算法效率。
而由于排序算法已經被廣泛應用于各種常用軟件中，這一改進可能會對全球的計算機行業產生重大影響。Deepmind中一位名為Daniel Mankowitz的工作人員表示，過去幾十年中我們主要依靠硬件層面的改進來滿足芯片性能的需求，而隨著微型芯片日益接近物理極限，改進代碼讓計算更加強大、持續變得至關重要。
目前，該研究成果已經以“Faster sorting algorithms discovered using deep reinforcement learning（使用深度強化學習方式發現更快的排序算法）”為題登上權威科學研究期刊《自然》，Deepmind已經將其開源，并加入Libc++代碼庫，而這是此代碼庫中排序算法部分十多年來的第一次更新。
不過，對于這款Alpha家族的新貴，也有專家表示了不同的觀點，來自英國伯明翰大學的Mark Lee表示，即使AlphaDev帶來的速度提升非常有用，但它未必能在更復雜的軟件中擁有同樣的進步及相應的可靠性。關于該系統的應用或許很快就能看到更多答案。
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