AlphaEvolve

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

AlphaEvolve

AlphaEvolve是什么

AlphaEvolve是由谷歌DeepMind開發的通用科學智能代理，融合了大型語言模型（LLMs）的創新能力與自動評估機制，旨在設計及優化復雜算法。該系統利用Gemini Flash與Gemini Pro兩種模型，通過進化計算框架不斷演化最有潛力的算法。AlphaEvolve在多個領域，如數據中心調度、硬件設計、AI訓練以及復雜數學問題的求解中，取得了顯著的成就，優化了矩陣乘法算法，提高了數據中心的效率，并在若干開放數學問題上取得了突破，展示了其在從特定領域到更廣泛現實挑戰中的算法開發能力。

AlphaEvolve的主要功能

算法發現與優化：在計算和數學領域，發掘新算法并優化現有算法。
計算效率提升：增強數據中心的調度效率、硬件設計的性能及AI訓練的速度。
復雜數學問題解決：提出全新的解決方案，尤其是在矩陣乘法和幾何問題領域取得突破。
跨領域應用：適用于多個領域，包括材料科學、藥物發現和可持續發展等。

AlphaEvolve的技術原理

進化計算框架：基于進化算法逐步改進程序，用戶設定初始程序，包括需進化的代碼塊和評估函數。LLM生成代碼修改（diffs），并應用于當前程序以產生新的候選程序。每個新生成的程序依據用戶提供的評估函數進行評分，評估結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扮演關鍵角色，負責生成代碼修改和提出新解決方案。LLM根據當前程序及歷史信息生成修改建議，這些修改可能是小調整或徹底重寫的代碼塊。LLM還會依據評估結果調整生成策略，以便在后續迭代中提出更優解。它能夠處理豐富的上下文信息，包括問題描述、相關文獻及代碼片段，從而幫助生成更符合需求的代碼。
評估機制：AlphaEvolve使用自動化評估機制，用戶需提供評估函數，該函數對生成的解決方案進行量化評估，輸出通常為一個或多個標量指標。
進化數據庫：用于存儲和管理進化過程中生成的程序和評估結果，保留所有生成的程序及評估結果，以便后續迭代參考。此數據庫基于算法確保進化過程中的多樣性，避免陷入局部最優解，并快速檢索表現優良的程序，以提升進化效率。
分布式計算：支持多個計算任務并行運行，任務間根據需要等待其他任務的結果。通過合理分配計算資源，最大化評估樣本數量，提升進化速度，并可在大規模計算集群上運行，以適應不同規模的問題。

AlphaEvolve的項目地址

項目官網：https://deepmind.google/discover/blog/alphaevolve
arXiv技術論文：https://storage.googleapis.com/deepmind-media/DeepMind.com/Blog/alphaevolve

AlphaEvolve的應用場景

數據中心調度：通過發現高效的啟發式方法，優化Borg調度，持續恢復Google全球計算資源的0.7%，提升任務完成效率。
硬件設計：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AI與硬件工程師的協作。
AI訓練與推理：優化矩陣乘法操作，提高Gemini架構的訓練速度，縮短訓練時間，提升生產力。
數學問題解決：設計新算法，如改進矩陣乘法算法，解決開放數學問題，例如提升“親吻數”問題的下界。
跨領域應用：在材料科學、藥物發現和可持續性等領域推動技術進步。