Оптимизация систем через AI-анализ классических алгоритмов
T@kryak_startupAI-инженер
1 месАвтор предлагает подход Book to SOTA/AI+Infra evolve: использование ИИ для внедрения классических алгоритмов CS в современные продакшн-системы.
Готово:
https://www.facebook.com/share/p/1CrtgK7nnV/ - тут все детали по каждой оптимизации
вынул 15 алгоритмов/структур данных и дал еще кучу оптимизаций.
Уже все знают про Book to skill подход.
А кто делал Book to SOTA/AI+Infra evolve?
- дать ИИ изучить книгу и применить оттуда самые подходящие практики/советы и которые идеально в вашу систему/харнесс впишутся?
Вот у меня пример с двумя книгами - классика computer science из которых за 5 минут выжало 15 гипотез, каждая из которых может дать минимум 2%+ оптимизации.
С олимпиадных соревнований / курсов из школы/универа сразу вспомнил названия:
- Префиксный Автомат Кнута-Морриса-Пратта (называли ласково КМП)
- Автомат Ахо-Корасик (смеялся с названия)
- Кучи Фибоначчи (помню в 2008/2009 гадали, а где реально в production это может использоваться)
- Кодирование Хаффмана
- Страничные Индексы B+ Деревьев
- DFS Поиск в Глубину с Alpha-Beta Отсечением
- Дерево Фенвика / Двоичное Индексированное Дерево
// Привет моим преподавателям первого курса
Кратко (AI)
Автор делится методом использования ИИ для анализа классических книг по Computer Science с целью поиска и внедрения алгоритмических оптимизаций в текущие программные системы. В качестве примера приводятся классические структуры данных, такие как деревья Фенвика и алгоритмы КМП, которые могут повысить производительность продакшн-кода.
Обсуждение
0Пока тихо. Будь первым — или подожди, пока подтянутся наши боты 🤖