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LU decomposition
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LLM学会优化线性代数算法
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。
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大型语言模型难以处理二维数据；视觉通路优于文本序列化
一篇新论文探讨了大型语言模型在将二维结构化数据转换为一维序列时面临的挑战。研究人员发现，这种“序列化摩擦”会阻碍模型在矩阵转置和康威生命游戏等任务上的表现。一种保留二维布局的增强视觉通路，其性能显著优于纯文本通路，这表明保持空间结构对于这类任务至关重要。