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5 月 15 日消息，科技媒體 marktechpost 昨日（5 月 14 日）發(fā)布博文，報(bào)道稱谷歌 DeepMind 團(tuán)隊(duì)推出革命性編碼工具 AlphaEvolve，基于 Gemini 2.0 大語(yǔ)言模型（LLMs），自動(dòng)化算法發(fā)現(xiàn)過(guò)程，解決傳統(tǒng)算法設(shè)計(jì)和科學(xué)發(fā)現(xiàn)中依賴專家直覺(jué)和手動(dòng)迭代的局限性。
AlphaEvolve 結(jié)合進(jìn)化計(jì)算和自動(dòng)化評(píng)估，自主生成、改進(jìn)算法代碼。不同于普通代碼助手，AlphaEvolve 能通過(guò)結(jié)構(gòu)化反饋循環(huán)不斷提出、評(píng)估和優(yōu)化候選方案，逐步逼近最優(yōu)解，其系統(tǒng)架構(gòu)支持異步分布式運(yùn)行，靈活應(yīng)對(duì)從構(gòu)造函數(shù)到整個(gè)優(yōu)化流程的各類問(wèn)題。
AlphaEvolve 的核心在于其多組件協(xié)同工作：提示構(gòu)建模塊基于歷史高分方案生成輸入；Gemini 2.0 Pro 和 Flash 混合模型兼顧質(zhì)量與速度；評(píng)估框架通過(guò)自定義評(píng)分函數(shù)量化算法表現(xiàn)；進(jìn)化循環(huán)則利用歷史程序數(shù)據(jù)庫(kù)平衡探索與利用。
在數(shù)學(xué)研究中，AlphaEvolve 在 50 多個(gè)公開(kāi)數(shù)學(xué)問(wèn)題上表現(xiàn)出色，約 75% 的案例中重現(xiàn)了已知解，20% 的案例中發(fā)現(xiàn)了更優(yōu)解。例如，在“親吻數(shù)問(wèn)題”（kissing number problem）中，它為 11 維情況找到了一種新配置，包含 593 個(gè)球體，刷新了下限記錄。
注：接吻數(shù)問(wèn)題（Kissing Number Problem）是一個(gè)幾何學(xué)中的經(jīng)典問(wèn)題，旨在研究在 n 維歐幾里得空間中，有多少個(gè)相同大小的球體可以同時(shí)接觸一個(gè)中心球體，而彼此之間不重疊。這個(gè)最大數(shù)量被稱為 n 維的“接吻數(shù)”。
此外，它還改進(jìn)了 4x4 復(fù)雜矩陣乘法算法，僅用 48 次標(biāo)量乘法完成計(jì)算，超越了 1969 年的經(jīng)典 Strassen 方法，展現(xiàn)出在算法數(shù)學(xué)領(lǐng)域的創(chuàng)新能力。
在通用性方面，AlphaEvolve 的表現(xiàn)也非常值得關(guān)注。在 Erd?s 最小重疊問(wèn)題中，75% 的案例匹配最先進(jìn)成果，20% 甚至超越現(xiàn)有方案。在硬件設(shè)計(jì)和編譯器優(yōu)化中，它為 TPU 電路和 FlashAttention 執(zhí)行分別帶來(lái)顯著性能提升。
AlphaEvolve 最適合可算法化表達(dá)并自動(dòng)評(píng)估的問(wèn)題，DeepMind 認(rèn)為其在材料研究、藥物開(kāi)發(fā)和工業(yè)流程優(yōu)化等領(lǐng)域具有廣闊前景。
該系統(tǒng)目前對(duì)需現(xiàn)實(shí)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證的問(wèn)題效果有限，但 DeepMind 正在探索結(jié)合語(yǔ)言模型進(jìn)行初步定性評(píng)估的混合方法。
相較于 2023 年推出的 FunSearch 系統(tǒng)，AlphaEvolve 不僅能解決數(shù)學(xué)問(wèn)題，還能創(chuàng)建更廣泛實(shí)用的完整算法，標(biāo)志著自動(dòng)化算法發(fā)現(xiàn)的新里程碑。
本文鏈接：http://www.www897cc.com/showinfo-45-12952-0.html谷歌 DeepMind 發(fā)布 AlphaEvolve：AI 革新算法發(fā)現(xiàn)，刷新 11 維接吻數(shù)紀(jì)錄
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