AI算法优化一直是一个充满挑战的领域，即使是最先进的大型模型也难以在这个领域取得突破性进展。然而，最近，一支来自北京大学的团队成功地研发出了一种令人瞩目的新算法优化方法，让AI能够解决复杂的分治和动态规划问题。更令人惊讶的是，这些算法优化软件可以在普通笔记本电脑上运行，为AI算法优化领域带来了全新的可能性。
背景故事：AI算法优化的难题
在AI领域，算法优化一直是一个棘手的问题。尽管大型模型如ChatGPT在许多任务上表现出色，但在算法设计和优化方面，它们仍然面临挑战。许多经典的问题需要严密的逻辑推理和专业知识，而大型模型往往无法满足这些要求。即使将经典问题稍微改动一下，大型模型也可能无法生成正确的代码。这是因为算法设计需要在程序语法语义、算法设计模式和复杂度分析等多个方面具备专业知识。
此外，即使大型模型能够生成代码，由于缺乏深入的逻辑推理能力，这些代码可能存在漏洞，修复的成本可能比编写代码本身还高。因此，AI在算法设计和优化方面一直面临着挑战，这成为整个AI领域的能力盲区。
新思路：结合程序演算和程序枚举
北京大学的一支团队采用了一种新颖的思路，结合了程序演算和程序枚举两种方法，成功地解决了AI算法优化的难题。这两种方法的结合为他们开辟了一条新的道路，使算法优化变得更加高效和准确。
程序演算：找规律
程序演算是一种基于"找规律"的方法。它利用已有的算法设计模式和程序变换规则来寻找优化方案。就像解方程一样，程序演算需要运用一些"程序员的智慧"，但当程序员无法找到更好的解决方法时，程序演算可以提供有用的线索。
程序枚举：暴力穷举
程序枚举则是一种"暴力穷举"的方法。它让计算机尝试所有可能的程序，并通过验证找到正确的解决方案。然而，由于世界上存在大量的程序，程序枚举方法通常会在计算量上遇到困难。
新方法：先找规律，再暴力穷举
北京大学的团队结合了程序演算和程序枚举的思路，设计出了一种新的算法优化方法。他们首先利用程序演算的方法，将问题缩小到只需要填写关键部分的情况，然后使用程序枚举的方法列举可能的程序，最终验证得到结果。团队还设计了一些技巧，以确保这种方法在一定概率下不会出错。这种方法不仅提高了正确率，还加速了解决问题的过程。
两套算法优化软件：AutoLifter和SynMem
团队开发了两套算法优化软件，分别是AutoLifter和SynMem。AutoLifter支持分治、并行化、增量计算、单通道、流算法、线段树等算法的优化，而SynMem则支持动态规划算法的优化。这两套软件在测试中表现出色，成功解决了分治和动态规划问题，而且硬件门槛不高，普通笔记本电脑就能运行。
测试结果
在分治类算法问题中，AutoLifter解决了96个问题中的82个，而其他方法只解决了不到一半。在动态规划问题上，SynMem解决了37个问题，而其他方法几乎没有解决任何问题。这些软件的平均运行时间也相对较短，进一步提高了效率。
未来展望：自动检测和优化算法
北京大学的团队计划将这两套算法优化软件开源，并制作更易用的在线服务。他们的最终目标是开发一套软件，能够自动检测代码中需要优化的算法，并自动进行优化。这将有望大幅提高应用程序的性能，使其在运行速度上有显著提升。
