Google DeepMind近日揭开了AlphaEvolve的神秘面纱，这是一款能够自主发明全新计算机算法的人工智能代理。AlphaEvolve结合了Google的Gemini大型语言模型与进化算法，能够自动测试、优化和改进算法，并已在Google的数据中心、芯片设计及AI训练系统中广泛应用，显著提升了效率，解决了困扰研究人员数十年的数学问题。
AI编写代码的新纪元
在AI领域，自动编写代码并非新鲜事，但AlphaEvolve的能力远超以往。它不仅能够生成代码，还能够发现具有极高复杂性的算法，这些算法包含数百行代码，逻辑结构复杂，远超简单函数。Google DeepMind的研究员Matej Balog在采访中表示：“AlphaEvolve是一款由Gemini驱动的AI编码代理，能够在计算和数学领域做出新发现。它能够发现令人惊叹的复杂算法。”
在Google内部的应用与成效
AlphaEvolve在Google内部的应用已超过一年，其成效显著。其中，一个由AlphaEvolve发现的算法已被用于Google的Borg集群管理系统，该系统负责在全球范围内管理Google的计算资源。该算法通过回收“闲置资源”（即某种资源耗尽但其他资源仍可用的机器），平均为全球计算资源节省了.%的利用率，对于Google这样的巨型企业而言，这是一项巨大的效率提升。
此外，AlphaEvolve还优化了Google的硬件设计。它重写了Tensor Processing Units（TPU）中关键算术电路的部分代码，消除了不必要的位，这一改变已被TPU设计师验证为正确，并即将应用于下一代芯片设计中。
数学领域的突破
AlphaEvolve在数学领域也取得了令人瞩目的成就。它设计了一种新颖的基于梯度的优化程序，发现了多个新的矩阵乘法算法，其中之一打破了由Volker Strassen在年创下的年记录。对于x的复数值矩阵乘法，AlphaEvolve找到了一个使用次标量乘法而非次的算法，这是数学家们长期未能解决的问题。此外，AlphaEvolve在解决其他数学问题上也表现出了强大的能力，在测试的多个开放问题中，它在约%的案例中达到了最先进的解决方案水平，在约%的案例中甚至超越了已知的最佳解决方案。
AlphaEvolve的工作原理
AlphaEvolve的独特之处在于其结合了Gemini大型语言模型与进化算法。系统使用Gemini Flash（注重速度）和Gemini Pro（注重深度）提出代码更改建议，这些更改随后由自动化评估器进行测试和评分。最成功的算法将指导下一轮的进化过程。这种方法使AlphaEvolve能够不断探索解决方案空间，发现新颖的方法，并通过自动化评估过程进行精炼。
未来展望
目前，AlphaEvolve已在Google的基础设施和数学研究中取得了显著成果，但其潜力远不止于此。Google DeepMind设想将其应用于材料科学、药物发现等需要复杂算法解决方案的领域。此外，Google还计划为AlphaEvolve开发用户界面，并推出早期访问计划，供学术研究人员使用
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