谷歌DeepMind团队近日推出了一款名为AlphaEvolve的革命性编码工具，该工具基于Gemini 2.0大语言模型，旨在解决传统算法设计和科学发现过程中对专家直觉和手动迭代的依赖问题。AlphaEvolve通过结合进化计算和自动化评估，能够自主生成并改进算法代码，其独特之处在于通过结构化反馈循环不断优化候选方案，逐步逼近最优解。
AlphaEvolve的系统架构支持异步分布式运行，能够灵活处理从构造函数到整个优化流程的各类问题。其核心由多个协同工作的组件构成：提示构建模块根据历史高分方案生成输入；Gemini 2.0 Pro和Flash混合模型兼顾了生成质量与速度；评估框架通过自定义评分函数量化算法表现；进化循环则利用历史程序数据库平衡探索与利用。
在数学研究领域，AlphaEvolve表现出色。在50多个公开数学问题中，约75%的案例重现了已知解，20%的案例发现了更优解。例如，在经典的"亲吻数问题"中，该工具为11维情况找到了一种新配置，包含593个球体，刷新了下限记录。此外，它还改进了4x4复杂矩阵乘法算法，仅用48次标量乘法完成计算，超越了1969年的经典Strassen方法。
AlphaEvolve的应用不仅限于数学领域。在Erd?s最小重叠问题中，75%的案例匹配最先进成果，20%甚至超越现有方案。在硬件设计和编译器优化方面，该工具也为TPU电路和FlashAttention执行带来了显著性能提升。DeepMind认为，AlphaEvolve在材料研究、药物开发和工业流程优化等领域具有广阔的应用前景。
虽然该系统目前对需要现实实验验证的问题效果有限，但DeepMind正在探索结合语言模型进行初步定性评估的混合方法。相较于2023年推出的FunSearch系统，AlphaEvolve不仅能解决数学问题，还能创建更广泛实用的完整算法，标志着自动化算法发现领域的新突破。
谷歌 DeepMind 发布 AlphaEvolve：AI 革新算法发现，刷新 11 维接吻数纪录
IT之家
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