伴随状态法加速神经网络层排序求解
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伴随状态法加速神经网络层排序求解
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AI 综述
Jane Street 的神经网络拼图把 48 个 block 打散成 97 层，需要还原层顺序。Hyunwoo Park 先解出该题：用权重配对、按权重规模猜测顺序，再做邻位交换搜索，单次求解约 4 秒。 ggamecrazy 称，其借鉴核物理中的伴随状态法，在 Park 方案基础上实现新求解器，速度显著更快。据其测试，在仅用 CPU、带 SIMD 加速的 Intel i9-13900F 机器上约快 20 倍；求解器、基准测试和学术风格说明已发布在 GitHub。该 20 倍提速是作者在特定硬件上的自测结果。
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最新进展10月28日 09:23
借鉴核物理的伴随态方法，将 Jane Street 神经网络拼图求解提速 20 倍报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月28日
- Hacker News借鉴核物理的伴随态方法，将 Jane Street 神经网络拼图求解提速 20 倍
针对 Jane Street 的神经网络拼图（48 个 block 被打散成 97 层），Hyunwoo Park 先用权重配对、按权重规模猜测顺序再邻位交换搜索，单次求解约 4 秒。
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