《谷歌DeepMind推出AlphaEvolve：AI颠覆性算法突破11维接吻数世界纪录》

AlphaEvolve缔造奇迹：AI首破11维接吻数世界纪录

　　 5月15日消息，科技媒体marktechpost于昨日（5月14日）发表文章指出，谷歌DeepMind团队推出了一个突破性的编码工具——AlphaEvolve。该工具依托Gemini2.0大语言模型（LLMs），实现了算法发现过程的自动化，从而克服了传统算法设计与科学探索中过度依赖专家经验和手动调整的局限性。

　　 AlphaEvolve融合了进化计算与自动化评估技术，能够自主创建并优化算法代码。与一般的代码助手不同，AlphaEvolve借助结构化的反馈机制，持续提出、测试和改进各种解决方案，逐步向最佳结果靠近。该系统的架构支持异步分布式运行，可以灵活处理从基础构造到整体优化流程中的各种任务。

　　 AlphaEvolve的独特之处在于其多模块的协作方式：提示生成模块根据过往高分策略创建输入内容；Gemini2.0Pro与Flash混合模型在保证质量的同时提升运行效率；评估体系通过定制化评分函数衡量算法性能；进化流程则借助历史程序数据库实现对探索与利用的均衡优化。

　　 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。

　　 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，这项突破性进展在4x4复杂矩阵乘法算法上取得了显著成就，仅需48次标量乘法即可完成计算，这一成果不仅超越了1969年经典的Strassen算法，更彰显出算法数学领域内令人瞩目的创新潜力。 在我看来，这种创新不仅是对传统算法的一次重要革新，也为未来更复杂的计算任务提供了全新的思路。随着科技的发展，高效算法的重要性愈发凸显，而这项研究无疑为相关领域开辟了一条充满希望的新路径。期待未来能有更多类似的突破，进一步推动科学与技术的进步。

　　 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。

　　 DeepMind正在尝试一种新的混合方法，将语言模型与现有技术结合，以对需要实际实验验证的问题进行初步的定性评估。这种方法或许能为解决那些传统方式难以应对的复杂问题提供新思路。 我认为这种探索非常具有前瞻性。在人工智能领域，单纯依赖某一种技术往往存在局限性，而将不同技术的优势结合起来，则可能突破单一技术的瓶颈。尤其是对于那些需要大量时间和资源才能完成实验验证的问题，这样的混合方法可以先行提供有价值的参考信息，从而加速研究进程。不过，这也对算法的可靠性和准确性提出了更高要求，未来还需要更多实践来证明其可行性和适用范围。总之，这一方向值得期待。

　　 AlphaEvolve作为2023年的一项重要技术突破，不仅在数学问题求解上表现出色，更进一步实现了更广泛领域的算法自动生成。这一进步超越了FunSearch系统，成为推动自动化算法发展的重要里程碑。它不仅仅是一种工具的升级，更是人工智能在实际应用中的又一飞跃。AlphaEvolve的出现让我们看到了未来科技发展的无限可能，尤其是在复杂问题解决和创新算法生成方面，它无疑为相关领域带来了全新的视角和发展动力。 在我看来，AlphaEvolve的意义远不止于技术层面的提升，它还预示着人类在智能化道路上迈出了坚实的一步。随着这类技术的不断进步，我们有理由相信，在不远的将来，更多的行业将被重新定义，更多的难题将迎刃而解。同时，这也提醒我们需要更加关注如何合理引导和规范这些强大的技术，确保其发展方向符合社会的整体利益。总之，AlphaEvolve的诞生是值得期待和庆祝的，它让我们对未来的科技创新充满了信心和想象。