5月15日訊息，科技媒體MarkTechPost昨日發布博文中稱，谷歌DeepMind團隊推出了一款革命性編程工具——AlphaEvolve。該工具基於Gemini2.0大语言模型（LLMs），實現了傳統算法設計和科學發現中對專家直覺及手動迭代的依賴。
AlphaEvolve將進化計算與自動評估相結合，能夠自主生成、改進算法代碼。與普通代碼助手不同，它可以通過結構化的反饋循環來不斷提出、評估和優化候選方案，逐步逼近最佳解。其系統架構採用異步分布式運行模式，可靈活應對從函數構造到整個優化流程的各類問題。
AlphaEvolve的核心在於多個組件的協同工作：提示構建模塊基於歷史高分方案生成輸入；Gemini2.0Pro和Flash混合模型則在質量與速度之間取得平衡；評估框架通過自定義評分函數量化算法表現；進化循環則利用歷史程序數據庫來實現探索與利用的平衡。
在數學研究方面，AlphaEvolve在50多個公開數學問題上展現了出色的性能。約75%的案例中重現了已知解，而20%的案例甚至發現了更優的解。例如，在「親吻數問題」（kissingnumberproblem）的研究中，該工具為11維情況找到了一種新配置，包含593個球體，刷新了下限記錄。
此外，AlphaEvolve還改進了4×4複雜矩陣乘法算法，僅需48次標量乘法即可完成計算，超越了1969年的經典Strassen方法，展現出在自動化算法發現方面的突破性進展。
在通用性應用方面，AlphaEvolve不僅能夠解決數學問題，還能創建更為廣泛實用的完整算法。這標誌著自動化算法發現領域的新里程碑。然而，目前該工具對於需要現實實驗驗證的問題效果有限，但DeepMind正在探索結合語言模型進行初步定性評估的混合方法。
與2023年推出的FunSearch系統相比，AlphaEvolve在功能上實現了更大的突破，不僅能解決數學問題，還能夠創建更為廣泛實用的完整算法，標誌著自動化算法發現的新里程碑。
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