AlphaEvolve:Gemini驱动颠覆算法?DeepMind全新AI如何横扫数学难题!

AI前言1天前更新 yizz
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AlphaEvolve:由Gemini驱动的最强通用AI智能体如何横扫数学难题并颠覆算法界?

AlphaEvolve是什么?它有哪些核心机制?

AlphaEvolve是由Google DeepMind推出的一个强大的AI智能体,它由Gemini驱动,可以进行进化编码。其核心机制是将 Gemini 解决创造性问题的能力和能够验证答案的自动评估器相结合,然后使用进化框架来优化最有潜力的想法。简单来说,就是AI自己生成代码,然后自己评估代码好不好,不断进化。

AlphaEvolve有哪些令人震惊的成就?

  • 改进矩阵乘法算法: AlphaEvolve48次标量乘法 搞定了 4×4复数矩阵乘法,改进了 1969年Strassen最优算法,颠覆了56年来的算法神话。要知道,过去几十年里,数学家们一直没有找到比Strassen算法更快的算法。
  • 解决数学领域开放问题: AlphaEvolve 被用于解决数学分析、几何、组合学、数论等领域的 50+开放问题。在约 75% 的题目中,它重新发现了最前沿的解法;在 20% 的题目中,它直接超越了已知的最佳解。
  • 突破“接吻数问题”: AlphaEvolve 改进了困扰数学家 300多年“接吻数问题”
  • 提升数据中心效率: AlphaEvolveGoogle数据中心 效率飙升,平均回收了 0.7% 的计算资源。
  • 优化芯片设计和AI训练: AlphaEvolve 还可以提升芯片设计和AI训练过程的效率,包括训练它自己所使用的 LLM

AlphaEvolve如何利用LLM来设计更好的算法?

Google 在2023年展示了 LLM 生成计算机代码的能力,这些代码可以帮助发现开放科学问题的新知识,并证明其正确性。 AlphaEvolve 更进一步,可以优化整个代码库,并开发更复杂的算法。

AlphaEvolve 通过利用 Google 的一系列 SOTA模型 协同生成计算机程序,以代码形式实现高效的算法解决方案。其中,最快、最高效的 Gemini Flash 最大程度地拓展了探索性思路的范围,而性能最强的 Gemini Pro 则通过富有洞察力提供关键优化建议。

AlphaEvolve的核心机制是什么?它是如何工作的?

AlphaEvolve 的核心在于其智能的算法生成与进化机制:

  1. 提示词采样器: 为语言模型构建提示词。
  2. 语言模型: 根据提示词生成新的程序。
  3. 评估模块: 评估生成的程序。
  4. 程序数据库: 存储程序,并使用进化算法来决定哪些程序会被用于后续的提示词构建。

AlphaEvolve 还引入了自动评估指标,来验证、运行和评估候选程序。它对提供的每个解决方案的准确性和质量进行客观、可量化的评估。

AlphaEvolve在发现矩阵乘法算法方面取得了哪些突破?

AlphaEvolve 在提供了最小代码框架后,便能设计出全新的基于梯度优化程序的组件,发现了多种用于矩阵乘法的新算法。它开发的多种算法在14个不同矩阵乘法任务上实现了技术突破。最突出的成果是用 48次标量乘法 完成 4×4复数矩阵乘法,彻底颠覆了 Strassen算法 的 “最优解” 神话。

AlphaEvolve在解决“接吻数问题”上取得了什么进展?

AlphaEvolve11维空间 中发现了 593个外球 的配置,刷新了该问题的下限。

AlphaEvolve在其他数学领域有哪些成果?

  • 分析学领域:改进了多个自相关不等式问题和不确定性原理构造的已知最优界值。
  • 组合数学与数论:为最小重叠问题建立了新的上界。
  • 几何与堆积:在多个问题上取得突破,包括优化给定形状内布置N个点的最大与最小距离比,实现多边形最优嵌套填充,以及改进Heilbronn问题变体。

AlphaEvolve如何重构计算生态系统,提升效率?

Google 在过去一年中将 AlphaEvolve 发现的算法部署到数据中心、硬件、软件等多个领域。这些算法优化措施显著提升了计算效率,尤其在 AI 和计算基础设施中成倍放大。

  • 数据中心调度:通过优化 Google 的数据中心调度系统 BorgAlphaEvolve 发现了一种简单但非常有效的启发式方法,平均持续回收 Google 全球 0.7% 的计算资源。
  • 设计谷歌下一代TPUAlphaEvolve 提出了一种 Verilog 重写方案,删除了用于矩阵乘法的算术电路中冗余位,并被集成到 Google 即将推出的 TPU 中。
  • AI训练和推理AlphaEvolveGemini 架构中关键内核加速了 23%,让训练时间缩短了 1%,并将内核优化的工程时间从专家数周砍到了自动实验的几天时间。此外,它还对 FlashAttention内核 实现了高达 32.5% 的加速。

如何评价AlphaEvolve的意义?

AlphaEvolve 的出现,证明了 AI 不仅可以解决问题,还可以创造新的算法和解决方案。它在数学、计算机科学和工程领域的突破,预示着 AI 在未来将会在更多领域发挥重要作用,加速科学发现和技术创新。

我认为:

AlphaEvolve,简直是算法界的搅局者,数学家的噩梦!它像一把尖刀,划破了传统算法的束缚,又如同一把钥匙,开启了通往未知领域的大门。然而,这狂飙突进的背后,也让人隐隐担忧,当 AI 拥有了超越人类的创造力,我们又该如何驾驭这把双刃剑?倘若 AI 真的能完全取代人类算法工程师,那这到底是时代的进步,还是人类的悲哀?也许,我们更应该思考的,是如何与 AI 协同合作,共同探索算法的边界,而不是让 AI 成为悬在人类头上的达摩克利斯之剑!

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