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# System prepended metadata

title: 'ADA 6.1: AlphaTensor & 囚犯問題'
tags: [AlphaTensor & 囚犯問題, ADA 6.1]

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###### tags: `ADA 6.1` `AlphaTensor & 囚犯問題`

# ADA 6.1: AlphaTensor & 囚犯問題



# AlphaTensor

![](https://i.imgur.com/xltv5i6.png)

美國10/5發表新的Paper

透過透過AlphaGo去尋找比較有效率的Matrix乘的計算方法



![](https://i.imgur.com/AHdF05p.png)


傳統會乘上8層(左邊)
在50年前很厲害的人提出方法，可以下降到7次(右邊)
先切成小塊，乘來乘去，最終兜出最後C的成果


![](https://i.imgur.com/e2cHj3p.png)


AlphaTensor就是自動去發現兜來兜去的方式
如果用人，不斷地try and error，有一天試出了一種方式

以4x5 5x5的為例子

傳統：(100次)

目前使用SOTA的方式可以下降到80次

AlphaTensor透過AI的方式去找要怎麼兜
(比如說怎麼下圍棋的策略最好）總數下降到76次

![](https://i.imgur.com/nXbXt6J.png)

利用玩遊戲的每一步策略
實際上存在非常多種方式，能不能找到一個有效率的方式

技術去突破演算法的限制，可以利用AI去找出upper bonds壓得更低，可能就可以解出更多某些問題

# 囚犯問題

![](https://i.imgur.com/cieNKiZ.png)

最高99.5人
可以看到前面所有人的帽子，算黑1白0，前面99人黑白顏色帽子總和，後面的人告訴前面的人開始

從第100人說基數，第99人說基數，這樣表示第99是白色帽子，依此推斷後面的人可以計算出來的帽子是什麼顏色

除了最後一個人外，所有的人都可以用這方式推論出帽子

第一個回答的有1/2存活的機會
因次可以上升到99.5

這跟DP有什麼關係？
因為根據前後的關係推測，故一起提