谷歌 DeepMind 发布 AlphaEvolve:AI 革新算法发现,刷新 11 维接吻数纪录

发布时间:2025-07-10 10:16:44 来源:互联网

本站 5 月 15 日消息,科技媒体 marktechpost 昨日(5 月 14 日)发布博文,报道称谷歌 DeepMind 团队推出革命性编码工具 AlphaEvolve,基于 Gemini 2.0 大语言模型(LLMs),自动化算法发现过程,解决传统算法设计和科学发现中依赖专家直觉和手动迭代的局限性。

AlphaEvolve 结合进化计算和自动化评估,自主生成、改进算法代码。不同于普通代码助手,AlphaEvolve 能通过结构化反馈循环不断提出、评估和优化候选方案,逐步逼近最优解,其系统架构支持异步分布式运行,灵活应对从构造函数到整个优化流程的各类问题。

AlphaEvolve 的核心在于其多组件协同工作:提示构建模块基于历史高分方案生成输入;Gemini 2.0 Pro 和 Flash 混合模型兼顾质量与速度;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。

在数学研究中,AlphaEvolve 在 50 多个公开数学问题上表现出色,约 75% 的案例中重现了已知解,20% 的案例中发现了更优解。例如,在“亲吻数问题”(kissing number problem)中,它为 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。

本站注:接吻数问题(Kissing Number Problem)是一个几何学中的经典问题,旨在研究在 n 维欧几里得空间中,有多少个相同大小的球体可以同时接触一个中心球体,而彼此之间不重叠。这个最大数量被称为 n 维的“接吻数”。

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,展现出在算法数学领域的创新能力。

在通用性方面,AlphaEvolve 的表现也非常值得关注。在 Erdős 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中,它为 TPU 电路和 FlashAttention 执行分别带来显著性能提升。

AlphaEvolve 最适合可算法化表达并自动评估的问题,DeepMind 认为其在材料研究、药物开发和工业流程优化等领域具有广阔前景。

该系统目前对需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的新里程碑。

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