AlphaEvolve – 自主进化算法的智能体
AlphaEvolve是谷歌DeepMind推出的一款革命性的AI产品，旨在通过自主进化的方式发现和优化算法，推动科学和计算领域的突破。作为一款通用型的科学AI智能体，它不仅能够优化现有的计算流程，还能在数学等基础科学领域探索新的解决方案。
核心功能
AlphaEvolve的核心功能主要体现在以下几个方面：
- 算法发现与优化：能够在数学和计算领域发现新的算法，并对现有算法进行优化。例如，它成功地将4×4复数矩阵乘法的乘法操作次数从49次降低到48次。
- 提升计算效率：显著提高数据中心的调度效率、硬件设计的性能以及AI训练的速度。例如，为谷歌的Borg系统发现了一种更高效的数据中心调度算法，平均持续回收了谷歌全球计算资源的0.7%。
- 解决复杂数学问题：为开放性数学问题提供全新的解决方案，如在“亲吻数问题”中为11维情况找到了一种新配置。
- 跨领域应用：支持在材料科学、药物发现和可持续性等多个领域应用。
技术原理
AlphaEvolve的技术原理基于进化计算框架：
- 进化循环：从用户定义的初始程序开始，通过LLM生成代码修改（diffs），并将其应用于当前程序以生成新的候选程序。每个新程序通过评估函数进行评分，表现较好的程序进入下一代。
- LLM的角色：使用Gemini 2.0 Flash和Gemini 2.0 Pro两种模型。Flash负责快速生成大量思路，而Pro则在关键节点提供更深层的优化。
- 评估机制：通过用户提供的评估函数对生成的解决方案进行量化评估，支持多指标优化。
- 进化数据库：存储和管理进化过程中生成的程序及其评估结果，确保进化过程中的多样性和效率。
支持平台
AlphaEvolve已被部署于谷歌的计算生态系统中，包括数据中心、硬件设计和AI训练等多个方面。它支持异步分布式运行，能够高效地协调多个计算组件的协同工作。
团队介绍
AlphaEvolve由谷歌DeepMind团队开发，该团队在人工智能领域拥有深厚的技术积累和创新能力。团队成员包括AI科学家Matej Balog等，他们在进化算法和大语言模型的应用方面具有丰富的经验。
项目资源
业务场景
AlphaEvolve的业务场景广泛，涵盖以下领域：
- 数据中心优化：通过发现更高效的数据中心调度算法，提高资源利用率。
- 硬件设计：为芯片设计提供优化建议，例如改进矩阵乘法算术电路。
- AI训练与推理：优化大型矩阵乘法操作，提升AI模型的训练和推理效率。
- 数学研究：为复杂数学问题提供新的解决方案，推动数学领域的研究进展。