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OC3-2025-TES-01
g-ai.1绿色AI指标关键字：绿色AI指标；计算成本；能源使用监视；能源效率；可持续性。监测绿色AI指标的最先进状态侧重于开发标准化，准确的指标，以衡量AI在其整个生命周期中对环境的影响。这些指标旨在评估AI体系结构的性能准确性，还为能源效率和减少碳排放，包括硬件制造的影响。重大工作旨在估算各种AI模型的计算效率，例如浮点操作（Flops），促进在固定计算预算下的比较，对于资源有限的中小企业至关重要。在行业中，有一项运动旨在将绿色AI原则整合到系统开发中，以促进效率和鲁棒性，而不仅仅是仅依靠最新的硬件进展。包括大语言模型（LLMS）在内的生成AI的广泛采用进一步强调了由于其庞大的计算要求而解决的紧迫性。这一趋势强调了开发和采用绿色AI指标以监视，报告和优化能源使用的重要性，同时还可以在物联网设备和远程部署等低功率环境中启用资源高效的解决方案。科学挑战是监测绿色AI指标的主要科学挑战之一在于在各种AI系统体系结构之间建立和标准化这些指标。如何计算这些指标的透明度对于防止误解或滥用至关重要。这不仅包括算法效率和准确性的计算，还包括从硬件生产到操作部署的整个AI生命周期的环境影响。这些指标的可靠性是另一个关键挑战，确保测量值是一致，可再现和代表现实世界使用情况的另一个关键挑战。研究人员必须努力应对普遍接受的指标的缺乏，以及评估AI技术的全部环境足迹所需的综合数据的有限可用性。这一挑战是由跨学科协作的需求加剧了，以确保任何发达的指标在技术上都是合理的，而且具有环境意义。这一挑战的目标之一是创建一套标准化的绿色AI指标，以平衡性能与能源效率之间，指导既有强大又可持续的AI系统的设计。为了进行全面的建议，研究人员将需要访问当前的AI模型，能源消耗数据和跨部门环境影响评估，以及在这些新指标下对AI体系结构进行仿真和评估的工具。当今存在多种工具研究活动，可用于实时估算培训和使用AI模型的碳排放。但是，这些工具通常仅限于特定环境，在覆盖范围和适应性方面留下了很大的差距。这里的研究活动应着重于通过在以前未考虑的上下文中提供新工具来填补空白。可能的主机组织在代码级别上，现有工具通常是开发基于AI的算法时可以使用的Python库。需要使用新的实时工具，以不同的和更低级的语言进行编程，例如C/C ++。这样的工具可以在资源约束环境中实现更广泛的兼容性和性能。还需要在更广泛的平台上（例如边缘设备和非标准计算系统）部署工具。研究活动可能包括开发C/C ++工具/库的开发，用于在培训和使用AI模型时提供与CO2排放和用电使用相关的不同指标。焦点被建议放在深度学习算法和工业场景上，涉及机器人技术和机器视觉，例如废物分类应用程序或拆卸操作。此外，研究必须解决这些工具的准确性，可伸缩性和解释性，以确保它们在技术上不健壮，而且可以用于实际部署。与应用于横截面数据的LLM和模型相反，测量时间序列算法的排放存在差距。尤其是，大多数评估这些算法（例如Makridakis竞赛）的性能的大多数比赛都只关注预测能力（有时在点预测和预测间隔中）。因此，需要在这些竞争中包括计算效率指标。预期的结果研究结果将导致开发新工具和新基准，这对开发基于AI的算法的任何人都可能有益。我们认为，应开发和测试指标混合预测能力和效率（低计算成本 - 排放），以便可以比较时间序列模型并在这两个维度中进行排名。恩菲尔德项目旨在为科学社区的新颖工具，指标和指导提供在各种用例中开发绿色算法的指导。预计将通过发表的论文，开源法规和有针对性的传播活动来传播这些结果，从而确保广泛的可访问性和影响力。这一挑战不仅在于降低计算成本，还涉及重塑AI在应对全球可持续性挑战中的作用。通过开发可靠的，标准化的绿色AI指标，我们可以指导下一代AI技术来实现更环保的创新。
算法照亮第1部分的基础知识Tim Roughgarden PDF
本文介绍了由蒂姆·鲁德加登（Tim Roughgarden）在内的作者撰写的与算法游戏理论相关的各种研究论文和书籍的出版历史。出版物涵盖了诸如机理设计，拍卖和路由游戏之类的主题。此外，它还提到了一本书，题为《蒂姆·鲁德加登（Tim Roughgarden）所阐明的算法》，该书是具有基本编程知识的读者的算法介绍。它首先要探索Huffman的编码技术，以提高数据压缩效率。然后，该课程使用Prim和Kruskal的算法以及其他方法（如Union-Find）来研究最小跨越树。此外，它涉及序列对齐，最佳的二进制搜索树，最短边缘长度的最短路径以及几个NP硬问题问题，例如Knapsack问题，影响最大化和旅行推销员问题（TSP）。在整个课程中，还着重于解决复杂的计算问题的算法策略，包括证明NP硬度。**本地搜索原则**讨论了旅行推销员问题（TSP）的Bellman-Karp-Karp动态编程算法。此外，涵盖了用于查找长路径和混合整数编程（MIP）求解器的Alon-Yuster-Yuster-Zwick颜色编码算法。**特定问题算法与魔术盒**令人满意的（SAT）求解器和还重新审视的减少。证明了3个SAT，哈密顿路径，TSP，子集和集合等问题的NP完整性。NP完整性，并探讨了其对解决问题的影响。The main topics are divided into sections: * Section 2: Notation and additional examples + Divide-and-conquer paradigm + Counting inversions in O(n log n) time + Strassen's matrix multiplication algorithm + Closest pair algorithms * Section 3: Master method + Motivation + Formal statement + Examples + Proof of the master method * Section 4: QuickSort + Overview + Partitioning around a pivot element + Choosing a good pivot + Analysis (part 1, part 2, and part 3) + Sorting requires Omega(n log n) comparisons * Section 5: Randomized linear-time selection + Algorithm + Analysis + Deterministic linear-time selection algorithm + Deterministic linear-time selection analysis (part 1 and part 2) * Section 6: Proofs by induction and the correctness of QuickSort The rest of the text is about graph theory, including: * Graphs: basics and representations * Graph search overview * Breadth-first search (BFS) and shortest paths * BFS and undirected connected components * Depth-first search (DFS) * Topological sort * Computing strongly connected components * The structure of the web * Shortest paths and Dijkstra's algorithm The final sections cover data structures, including: * Heaps: operations, applications, and implementation details * Balanced search树：操作，应用和实施详细信息 *搜索树：旋转 *哈希表：操作，应用和实施细节 * Bloom过滤器：基础知识和启发式分析本课程涵盖了图理论和算法设计中的一系列基本主题。**决策，搜索和优化** P！= NP猜想和指数时间假设。还描述了下降时钟拍卖的实施和最终结果。**无线频谱重新调整**涵盖了回购许可证和可行性检查的贪婪启发式方法。**算法设计现场指南**本书以结尾结束，包括视频，奖励幻灯片，讨论论坛，勘误表，测试用例和编程项目的数据集。**编程问题**提出了两个问题：Karatsuba乘法和计数反转。提供了理智检查和测试用例，以及针对反转问题的挑战数据集。此外，还探索了QuickSort算法，并提出了测试用例和挑战。涉及QuickSort的挑战问题，其中100个元素的数组需要使用不同的枢轴策略进行排序：始终将第一个元素，最后一个元素或中位数用作枢轴。应计算每个策略的预期比较数。此外，还存在与线性时间选择算法，强烈连接组件和Dijkstra算法有关的测试用例和挑战。（注意：我以原始语言保留了文本。）期待讨论从顶点1到顶点7、37、59、82、99、115、133、165、188和197的最短路径距离。此外，我们将研究编程问题，例如中间维护问题，2-SUM，贪婪的调度，霍夫曼代码，最小跨越树木和加权独立集。这些测试用例涉及求解KTH中位数，在数组中找到目标值，安排重量和长度的作业，构造最佳前缀无代码，并确定最小跨越树的成本。给定文章文本此处文章讨论了各种编程问题，包括与图形相关的问题，例如路径图的最大重量独立集和旅行推销员问题。它还涉及序列对齐，最佳的二进制搜索树以及最短的路径。这些问题的挑战具有不同的复杂性水平，需要创造性的解决方案才能有效地计算最佳结果。给定文本描述了与图理论和计算复杂性有关的不同问题实例，包括针对各种算法的测试用例和挑战数据集，例如旅行推销员问题（TSP）和通过SAT求解器的图形着色。它还提供了指向外部资源的链接，并参考了一本名为“算法照明”的书，以进行进一步研究。文本包括最佳旅行成本的描述，基于欧几里得距离的边缘成本以及有关这些实例的文件格式的详细信息。由Tim Roughgarden照亮的算法是一部开创性的书籍系列，以引人入胜且易于访问的方式提出了算法的核心思想。它受到了玛丽·沃特（Mary Wootters），阿夫拉汉姆·莱夫（Avraham Leff）和丹尼尔·辛加罗（Daniel Zingaro）等专家的高度赞扬，他们欣赏其独特的教学算法方法。这本书的奇异能力将算法设计与教学设计混合在一起，使其与其他教科书区分开来。Roughgarden对算法和学习的热情使材料与学生相关且令人愉悦。这本书是由Coursera和EDX上的在线课程启发的DIY系列的一部分，其中有四卷可用，包括精装综合版。该系列为学习者提供了足够的机会，可以检查他们的理解，研究示例并在上下文中查看算法，从而使其成为那些起步者的绝佳资源。可以通过各种渠道订购，包括书店，亚马逊和出版商的网站。这本书已被翻译成几种语言，使其在全球读者可以使用。