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English(EN) Data-Driven Dynamic Algorithm Dispatch with Large Language Models

LLM学会优化线性代数算法

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一种新颖的方法，利用大型语言模型（LLM）为高性能线性代数创建动态算法调度启发式方法。通过使用LLaMA 3和性能数据库进行提示工程，LLM可以合成选择启发式方法，根据结构模式识别最佳算法选择。对LU分解的研究表明，该模型成功复制了专家设计的策略，表明LLM在算法发现和创建自适应线性代数软件方面的潜力。 AI

影响 这项研究展示了LLM在算法发现方面的能力，有望带来更具适应性和效率的线性代数软件。

排序理由 该集群包含一篇研究论文，详细介绍了使用LLM进行算法发现的新方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Rushil Shah, Emmanuel Lujan, Rabab Alomairy, Alan Edelman ·

    基于数据的动态算法调度与大型语言模型

    arXiv:2608.21584v1 Announce Type: new Abstract: We introduce a large language model (LLM)-driven approach for generating dynamic algorithmic dispatch heuristics in high-performance linear algebra. By combining prompt engineering with LLaMA 3 and a curated performance database, th…

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