AlphaEvolve – 谷歌 DeepMind 推出的通用科學(xué)AI Agent

AlphaEvolve是什么

AlphaEvolve是由谷歌DeepMind開發(fā)的通用科學(xué)智能代理，融合了大型語言模型（LLMs）的創(chuàng)新能力與自動(dòng)評(píng)估機(jī)制，旨在設(shè)計(jì)及優(yōu)化復(fù)雜算法。該系統(tǒng)利用Gemini Flash與Gemini Pro兩種模型，通過進(jìn)化計(jì)算框架不斷演化最有潛力的算法。AlphaEvolve在多個(gè)領(lǐng)域，如數(shù)據(jù)中心調(diào)度、硬件設(shè)計(jì)、AI訓(xùn)練以及復(fù)雜數(shù)學(xué)問題的求解中，取得了顯著的成就，優(yōu)化了矩陣乘法算法，提高了數(shù)據(jù)中心的效率，并在若干開放數(shù)學(xué)問題上取得了突破，展示了其在從特定領(lǐng)域到更廣泛現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)中的算法開發(fā)能力。

AlphaEvolve的主要功能

• 算法發(fā)現(xiàn)與優(yōu)化：在計(jì)算和數(shù)學(xué)領(lǐng)域，發(fā)掘新算法并優(yōu)化現(xiàn)有算法。
• 計(jì)算效率提升：增強(qiáng)數(shù)據(jù)中心的調(diào)度效率、硬件設(shè)計(jì)的性能及AI訓(xùn)練的速度。
• 復(fù)雜數(shù)學(xué)問題解決：提出全新的解決方案，尤其是在矩陣乘法和幾何問題領(lǐng)域取得突破。
• 跨領(lǐng)域應(yīng)用：適用于多個(gè)領(lǐng)域，包括材料科學(xué)、藥物發(fā)現(xiàn)和可持續(xù)發(fā)展等。

AlphaEvolve的技術(shù)原理

• 進(jìn)化計(jì)算框架：基于進(jìn)化算法逐步改進(jìn)程序，用戶設(shè)定初始程序，包括需進(jìn)化的代碼塊和評(píng)估函數(shù)。LLM生成代碼修改（diffs），并應(yīng)用于當(dāng)前程序以產(chǎn)生新的候選程序。每個(gè)新生成的程序依據(jù)用戶提供的評(píng)估函數(shù)進(jìn)行評(píng)分，評(píng)估結(jié)果將影響下一代程序的選擇，以保留多樣性并探索更廣泛的搜索空間。
• LLM的角色：在AlphaEvolve中，LLM扮演關(guān)鍵角色，負(fù)責(zé)生成代碼修改和提出新解決方案。LLM根據(jù)當(dāng)前程序及歷史信息生成修改建議，這些修改可能是小調(diào)整或徹底重寫的代碼塊。LLM還會(huì)依據(jù)評(píng)估結(jié)果調(diào)整生成策略，以便在后續(xù)迭代中提出更優(yōu)解。它能夠處理豐富的上下文信息，包括問題描述、相關(guān)文獻(xiàn)及代碼片段，從而幫助生成更符合需求的代碼。
• 評(píng)估機(jī)制：AlphaEvolve使用自動(dòng)化評(píng)估機(jī)制，用戶需提供評(píng)估函數(shù)，該函數(shù)對(duì)生成的解決方案進(jìn)行量化評(píng)估，輸出通常為一個(gè)或多個(gè)標(biāo)量指標(biāo)。
• 進(jìn)化數(shù)據(jù)庫：用于存儲(chǔ)和管理進(jìn)化過程中生成的程序和評(píng)估結(jié)果，保留所有生成的程序及評(píng)估結(jié)果，以便后續(xù)迭代參考。此數(shù)據(jù)庫基于算法確保進(jìn)化過程中的多樣性，避免陷入局部最優(yōu)解，并快速檢索表現(xiàn)優(yōu)良的程序，以提升進(jìn)化效率。
• 分布式計(jì)算：支持多個(gè)計(jì)算任務(wù)并行運(yùn)行，任務(wù)間根據(jù)需要等待其他任務(wù)的結(jié)果。通過合理分配計(jì)算資源，最大化評(píng)估樣本數(shù)量，提升進(jìn)化速度，并可在大規(guī)模計(jì)算集群上運(yùn)行，以適應(yīng)不同規(guī)模的問題。

AlphaEvolve的項(xiàng)目地址

• 項(xiàng)目官網(wǎng)：https://deepmind.google/discover/blog/alphaevolve
• arXiv技術(shù)論文：https://storage.googleapis.com/deepmind-media/DeepMind.com/Blog/alphaevolve

AlphaEvolve的應(yīng)用場景

• 數(shù)據(jù)中心調(diào)度：通過發(fā)現(xiàn)高效的啟發(fā)式方法，優(yōu)化Borg調(diào)度，持續(xù)恢復(fù)Google全球計(jì)算資源的0.7%，提升任務(wù)完成效率。
• 硬件設(shè)計(jì)：提出Verilog重寫方案，去除矩陣乘法電路中的冗余位，集成至Tensor Processing Unit（TPU），促進(jìn)AI與硬件工程師的協(xié)作。
• AI訓(xùn)練與推理：優(yōu)化矩陣乘法操作，提高Gemini架構(gòu)的訓(xùn)練速度，縮短訓(xùn)練時(shí)間，提升生產(chǎn)力。
• 數(shù)學(xué)問題解決：設(shè)計(jì)新算法，如改進(jìn)矩陣乘法算法，解決開放數(shù)學(xué)問題，例如提升“親吻數(shù)”問題的下界。
• 跨領(lǐng)域應(yīng)用：在材料科學(xué)、藥物發(fā)現(xiàn)和可持續(xù)性等領(lǐng)域推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步。

常見問題

關(guān)于AlphaEvolve的常見問題可參考項(xiàng)目官網(wǎng)或相關(guān)技術(shù)論文，獲取更多詳細(xì)信息和最新動(dòng)態(tài)。