大家好，我是肆〇柒。今天，我们来聊一个非常有趣且前沿的Agent技术——AlphaEvolve。这是一个由 Google DeepMind 开发的进化型编码智能体，它通过结合大型语言模型（LLM）和进化算法，为科学发现和算法优化带来了另外一种可能性。接下来，我会用一个贯穿始终的案例“矩阵乘法优化”来帮助大家更好地理解 AlphaEvolve 的工作原理和强大能力。
背景介绍
在传统的科学研究和算法开发中，我们常常需要经历一个漫长而艰难的过程。从最初的想法萌生，到不断的探索尝试，再到面对失败的假设进行回溯调整，接着是反复的实验验证，最后才能得出可靠的结论。这个过程不仅耗时费力，而且往往需要大量的专业知识和经验积累。然而，近年来随着大型语言模型（LLM）的迅猛发展，利用这些强大的模型辅助科学研究逐渐成为一种新的趋势。LLM凭借其卓越的语言理解和生成能力，能够帮助科学家们更高效地生成假设、设计实验，甚至在某些情况下直接提供解决方案，极大地加速了科学发现的进程。
正是在这样的背景下，Google DeepMind 的研究团队推出了一种名为 AlphaEvolve 的进化型编码智能体。提出这个 AlphaEvolve 就是利用进化计算和基于 LLM 的代码生成技术，攻克那些极具挑战性的科学和工程问题，尤其是在那些可以通过自动评估发现候选解的领域。AlphaEvolve 通过协调多个 LLM 构建一个自主的计算流程，不断地对算法进行改进，从而在科学发现和算法优化方面取得了令人瞩目的成果。接下来，就让我们深入探索 AlphaEvolve 的核心架构与原理，以及它在各个领域的广泛应用和取得的突破性成果。
AlphaEvolve 的核心架构与原理
整体框架
AlphaEvolve 的整体架构可以看作是一个精心设计的自动化进化系统。它将多个 LLM 有机地结合起来，形成一个强大的协同工作网络。这些 LLM 的任务是通过直接修改代码来逐步提升算法的性能。AlphaEvolve 采用了一种进化的方法，通过不断地接收来自评估器的反馈，迭代地改进算法。这种基于代码执行和自动评估的进化机制，使得 AlphaEvolve 能够有效地避免基础 LLM 可能产生的错误建议，从而确保算法的准确性和可靠性。
为了让大家更好地理解 AlphaEvolve 的工作方式，我们可以以矩阵乘法优化为例。矩阵乘法是科学计算中的一个基础且关键的操作，广泛应用于机器学习、计算机图形学和物理学等领域。传统的矩阵乘法算法，如 Strassen 算法，已经存在了数十年，但在某些情况下仍然存在优化空间。AlphaEvolve 通过进化算法，成功地发现了一种新的矩阵乘法算法，将 4×4 复数矩阵乘法的乘法操作次数从 49 次降低到了 48 次。这一成果不仅在理论上取得了突破，而且在实际应用中也具有重要的意义。
AlphaEvolve 概述
上图展示了 AlphaEvolve 的架构，可以看到它如何协调多个 LLM 和评估器，形成一个完整的进化流程。
关键组件详解
任务定义与初始设置
在使用 AlphaEvolve 之前，用户需要明确地定义任务的目标，并提供一个初始的解决方案以及相应的评估标准。AlphaEvolve 提供了一个灵活的 API，允许用户在代码中标注出需要进化的代码块，这些代码块将作为进化过程的起点。例如，用户可以在代码中添加特殊的注释标记，如 # EVOLVE-BLOCK-START 和 # EVOLVE-BLOCK-END，来指定哪些部分的代码需要被优化。这种设计不仅使得 AlphaEvolve 能够与现有的代码库无缝集成，而且极大地简化了用户的操作流程，用户只需在现有代码的基础上进行简单的修改即可。
以矩阵乘法优化为例，假设我们有一个初始的矩阵乘法算法实现，如下所示：
复制# EVOLVE-BLOCK-START
defmatrix_multiply(A, B):
n = len(A)
C = [[0for _ inrange(n)] for _ inrange(n)]
for i inrange(n):
for j inrange(n):
for k inrange(n):
C[i][j] += A[i][k] * B[k][j]
return C
# EVOLVE-BLOCK-END用户可以通过在代码中添加 # EVOLVE-BLOCK-START 和 # EVOLVE-BLOCK-END 标记，指定 matrix_multiply 函数为需要进化的代码块。AlphaEvolve 将以此为基础，逐步对其进行优化。
提示采样（Prompt Sampling）
提示采样是 AlphaEvolve 中一个至关重要的环节。它通过从程序数据库中抽取先前发现的解决方案，并结合系统指令，构建出丰富多样的提示。这些提示为 LLM 提供了丰富的上下文信息，从而引导它们提出更有针对性的代码修改建议。在提示采样过程中，AlphaEvolve 还可以采用多种策略来进一步丰富提示的内容。例如，它可以添加明确的上下文信息，如问题的详细描述、相关的数学公式、代码片段，甚至是相关的文献资料。此外，还可以通过随机格式化的方式，为提示中的模板占位符提供多种可能的替代方案，从而增加提示的多样性。AlphaEvolve 还可以将先前评估的结果渲染到提示中，为 LLM 提供更直观的反馈。更进一步，AlphaEvolve 还支持元提示进化，即通过 LLM 自身生成的指令和上下文来优化提示，从而进一步提升提示的质量。
以矩阵乘法优化为例，AlphaEvolve 可以在提示中添加以下内容：
复制# 任务：优化矩阵乘法算法 # 当前算法：三重循环实现 # 目标：减少乘法操作次数 # 已知最佳算法：Strassen 算法，4×4 矩阵乘法需要 49 次乘法 # 当前算法性能：4×4 矩阵乘法需要 64 次乘法
通过这种方式，LLM 能够在更丰富的上下文中进行思考，从而提出更具创新性的代码修改建议。
AlphaEvolve发现过程的扩展视图上图展示了 AlphaEvolve 的发现过程，详细说明了从任务定义到评估的各个步骤。
创意生成（Creative Generation）
在创意生成阶段，LLM 根据提示生成代码修改的过程是 AlphaEvolve 的核心所在。这些 LLM 具备强大的语言理解和生成能力，能够基于提示中的上下文信息，生成多样化的代码修改建议。AlphaEvolve 采用了 Gemini 2.0 Flash 和 Gemini 2.0 Pro 这两种模型的组合，以充分利用它们各自的优势。Gemini 2.0 Flash 模型以其较低的延迟和较高的吞吐量，能够快速生成大量的简单猜想，从而为进化过程提供丰富的候选解。而 Gemini 2.0 Pro 模型则凭借其更强大的能力和更深入的理解，能够对复杂的算法进行深度优化，从而在进化过程中实现突破性的进展。
例如，Flash 模型可能会生成以下简单的优化建议：
复制# EVOLVE-BLOCK-START
defmatrix_multiply(A, B):
n = len(A)
C = [[0for _ inrange(n)] for _ inrange(n)]
for i inrange(n):
for j inrange(n):
sum = 0
for k inrange(n):
sum += A[i][k] * B[k][j]
C[i][j] = sum
return C
# EVOLVE-BLOCK-END而 Pro 模型可能会生成更复杂的优化建议，例如引入分治法或 Strassen 算法的部分思想。通过这两种模型的协同工作，AlphaEvolve 能够在保证进化效率的同时，不断提升算法的质量。
AlphaEvolve 还通过差异对比分析（diff）格式获取 LLM 的代码修改建议。具体来说，LLM 生成的代码修改建议将以 diff 的形式呈现，明确指出需要修改的代码位置和修改内容。AlphaEvolve 然后根据这些 diff 信息，精准地对现有代码进行更新，从而实现代码质量的逐步提升。
评估机制（Evaluation）
评估机制是 AlphaEvolve 中另一个关键的组成部分。它通过用户提供的评估函数，对 LLM 生成的代码修改建议进行自动评估。评估函数的设计通常会根据具体的应用场景而有所不同，但其核心目标是最大化评估指标的值。AlphaEvolve 支持多种优化评估过程的措施，如评估级联、LLM 反馈生成和并行化评估等。
以矩阵乘法优化为例，评估函数可以设计为计算矩阵乘法所需的乘法操作次数。AlphaEvolve 通过评估级联的方式，首先在较小规模的矩阵上测试生成的算法，只有当它们在这些简单用例上表现出色时，才会进一步在更复杂的用例上进行测试。这种逐步筛选的方式不仅能够提高评估的效率，还能够确保最终筛选出的解决方案在各种情况下都具有良好的性能。
此外，AlphaEvolve 还支持多指标优化。在实际应用中，我们往往需要同时考虑多个评估指标，例如在优化一个机器学习模型时，我们可能既希望提高模型的准确性，又希望减少模型的训练时间。通过多指标优化，AlphaEvolve 能够在优化一个指标的同时，保证其他指标的性能不受影响或得到提升。这种多指标优化的能力使得 AlphaEvolve 能够更好地满足实际应用中的复杂需求。
进化过程（Evolution）
进化过程是 AlphaEvolve 实现代码优化的核心环节。在这个过程中，AlphaEvolve 构建并维护一个进化数据库，用于存储和管理各种代码版本及其评估结果。进化数据库的构建和维护需要在探索新解和利用已知优质解之间找到平衡。AlphaEvolve 借鉴了 MAP 精英算法和基于岛屿的种群模型，以实现这种平衡。
以矩阵乘法优化为例，进化数据库中存储了多个不同版本的矩阵乘法算法及其性能评估结果。在每一代进化过程中，AlphaEvolve 会从数据库中选择一些性能较好的算法版本作为父代，并基于这些父代生成新的子代。这些子代会继承父代的一些特性，同时也会引入一些新的变异。通过评估这些子代的性能，将性能较好的子代重新加入到进化数据库中，从而逐步筛选出更优的解决方案。这种基于进化数据库的进化过程不仅能够有效地避免陷入局部最优，还能够持续地探索新的解空间，从而实现代码的不断优化。
分布式管道（Distributed Pipeline）
AlphaEvolve 的分布式管道架构基于 asyncio 的异步计算框架，能够高效地协调多个计算组件的协同工作。这个架构包括一个控制器、多个 LLM 采样器和评估节点。控制器负责管理和调度整个进化过程，LLM 采样器负责从 LLM 获取代码修改建议，而评估节点则负责对这些修改建议进行评估。通过这种异步计算的方式，AlphaEvolve 能够同时运行多个计算任务，从而极大地提高了系统的吞吐量和资源利用率。
例如，在一个大规模的进化实验中，我们可以同时启动多个 LLM 采样器，从不同的 LLM 获取代码修改建议。这些修改建议随后会被发送到评估节点进行评估。由于评估过程可能需要消耗大量的计算资源，通过并行化评估，我们可以同时对多个修改建议进行评估，从而加快整个进化过程的速度。这种分布式管道架构的设计使得 AlphaEvolve 能够在有限的计算资源下，实现高效的进化搜索，为解决复杂的科学和工程问题提供了强大的支持。
AlphaEvolve 的应用场景与成果
科学计算领域的突破
矩阵乘法优化
矩阵乘法是科学计算中的一个基础且关键的操作，广泛应用于机器学习、计算机图形学和物理学等领域。传统的矩阵乘法算法，如 Strassen 算法，已经存在了数十年，但在某些情况下仍然存在优化空间。AlphaEvolve 在矩阵乘法优化方面取得了显著的成果，尤其是在 4×4 复数矩阵乘法的改进上。
在传统方法中，Strassen 算法是一种经典的矩阵乘法优化算法，它通过将矩阵分解为更小的子矩阵，并利用分治法进行计算，从而减少了乘法操作的次数。然而，Strassen 算法在复数矩阵乘法中仍然存在一定的局限性。AlphaEvolve 通过进化算法，成功地发现了一种新的矩阵乘法算法，将 4×4 复数矩阵乘法的乘法操作次数从 49 次降低到了 48 次。这一成果不仅在理论上取得了突破，而且在实际应用中也具有重要的意义。
例如，在深度学习模型的训练过程中，矩阵乘法是计算密集型操作之一。通过采用 AlphaEvolve 发现的优化算法，可以显著减少计算资源的消耗，从而加快模型的训练速度。此外，AlphaEvolve 还在其他矩阵规模上取得了类似的优化成果，进一步证明了其在矩阵乘法优化领域的强大能力。
张量⟨𝑚, 𝑛, 𝑝⟩表示一个𝑚×𝑛矩阵与一个𝑛×𝑝矩阵的乘积的秩的上界上表展示了 AlphaEvolve 在不同矩阵规模上的优化结果，可以看到它在多个参数设置下都取得了显著的改进。
数学问题探索
AlphaEvolve 在数学问题探索方面也展现出了广泛的应用前景。它被应用于超过 50 个数学问题的研究中，涵盖了分析、组合数学、数论和几何等多个数学分支。在这些领域中，AlphaEvolve 不仅成功地匹配了大多数已知的最佳解，还在约 20% 的问题上取得了突破性的进展，发现了新的、更优的解法。
以最小重叠问题为例，这是一个经典的组合数学问题，其目标是找到一个函数，使得在给定的约束条件下，函数的自卷积的最大值尽可能小。AlphaEvolve 通过进化算法，成功地找到了一个比之前已知解更好的函数，从而将最小重叠问题的上界从 0.380927 降低到了 0.380924。这一成果不仅展示了 AlphaEvolve 在解决复杂数学问题上的强大能力，也为相关领域的研究提供了新的思路和方法。
在几何领域，AlphaEvolve 在亲吻数问题上也取得了显著的成果。亲吻数问题是指在一个给定维度的空间中，能够与一个中心球体相切的最大球体数量。在 11 维空间中，AlphaEvolve 发现了一个新的球体配置，将亲吻数的下界从 592 提高到了 593。这一成果不仅刷新了该问题的记录，也为高维空间中的几何问题研究提供了新的视角和方法。
使用AlphaEvolve发现的突破性SOTA（State of the Art）数学构造示例上图展示了 AlphaEvolve 在不同数学领域中发现的突破性结果，包括分析、几何和组合数学等领域。
Google 计算生态系统的优化
数据中心调度优化
数据中心的高效调度对于 Google 这样的大型科技公司来说至关重要。传统的调度方法通常需要人工干预，且难以在大规模的系统中实现最优的资源分配。AlphaEvolve 通过进化算法，成功地发现了一种新的调度启发式函数，显著提高了数据中心的资源利用率。
在数据中心调度问题中，我们需要根据任务的资源需求和机器的可用资源，合理地分配任务到不同的机器上。传统的调度方法可能会因为资源的碎片化而导致某些机器无法充分利用其资源。AlphaEvolve 通过进化算法，优化了调度函数的设计，使得任务能够更合理地分配到机器上，从而减少了资源的浪费。
在模拟环境中，AlphaEvolve 发现的调度函数表现出了优异的性能。与传统的调度方法相比，它能够平均回收 0.7% 的计算资源，这些资源原本可能会因为调度不当而被浪费。在实际部署中，这一调度函数也取得了显著的效果，为 Google 的数据中心带来了可观的资源回收效益。
上图: AlphaEvolve发现的启发式函数，针对谷歌的工作负载和容量进行了定制。下图: 启发式评分函数的可视化AlphaEvolve 发现的调度启发式函数及其可视化，黄色区域代表高分，紫色区域代表低分。
Gemini 内核工程增强
Gemini 是 Google 开发的一种高性能计算架构，其内核工程对于整个系统的性能至关重要。AlphaEvolve 在 Gemini 内核工程中发挥了重要作用，特别是在矩阵乘法内核的瓷砖启发式策略优化方面。
在矩阵乘法内核中，瓷砖启发式策略是一种常用的优化方法。它通过将矩阵划分为更小的子矩阵（即瓷砖），并合理地安排这些瓷砖的计算顺序，从而提高计算效率。AlphaEvolve 通过进化算法，优化了瓷砖启发式策略的设计，使得矩阵乘法内核的性能得到了显著提升。
在优化过程中，AlphaEvolve 发现了一种新的瓷砖划分方式和计算顺序，使得矩阵乘法内核的计算速度提高了 23%。这一成果不仅提升了 Gemini 内核的性能，还对整个 Gemini 架构的训练时间产生了积极的影响。通过减少内核的计算时间，Gemini 的整体训练时间也相应地缩短了 1%，从而为 Google 的大规模机器学习模型训练提供了更高效的支持。
矩阵乘法 \(AB = C\) 的平铺启发式问题可视化上图展示了矩阵乘法内核的瓷砖启发式策略优化问题的可视化，帮助理解如何通过 AlphaEvolve 优化瓷砖划分和计算顺序。
硬件电路设计辅助
硬件电路设计是一个复杂且耗时的过程，尤其是在 RTL（寄存器传输级）优化阶段。传统的 RTL 优化通常需要人工编写和调试代码，这不仅效率低下，而且容易出错。AlphaEvolve 在硬件电路设计中发挥了重要的辅助作用，特别是在 TPU（张量处理单元）的算术电路优化方面。
在 TPU 的算术电路设计中，AlphaEvolve 通过进化算法，发现了一种新的代码改写方式，能够减少电路的面积和功耗。具体来说，AlphaEvolve 发现了一种新的电路结构，通过去除一些不必要的逻辑门，减少了电路的面积。同时，它还优化了电路的时钟信号设计，降低了电路的功耗。这些优化不仅提高了电路的性能，还保证了功能的正确性。
在优化后的电路设计中，TPU 的面积减少了 10%，功耗降低了 15%。这些成果不仅展示了 AlphaEvolve 在硬件电路设计中的强大能力，还为未来的硬件设计提供了新的思路和方法。
编译器生成代码的直接优化
编译器生成代码的优化是一个极具挑战性的任务，尤其是在保持代码正确性的前提下。传统的优化方法通常需要人工编写和调试代码，这不仅效率低下，而且容易出错。AlphaEvolve 在编译器生成代码的直接优化方面取得了显著的成果，特别是在 FlashAttention 内核及其相关预处理和后处理代码的优化方面。
FlashAttention 是一种高效的注意力机制实现，广泛应用于 Transformer 模型中。在优化过程中，AlphaEvolve 通过进化算法，直接对编译器生成的 FlashAttention 内核代码进行优化。它发现了一种新的代码结构，通过减少不必要的计算和优化内存访问模式，提高了内核的性能。
在优化后的 FlashAttention 内核中，计算速度提高了 32%，同时预处理和后处理代码的性能也提高了 15%。这些成果不仅展示了 AlphaEvolve 在编译器生成代码优化中的强大能力，还为未来的编译器设计提供了新的思路和方法。
其他潜在领域应用拓展
生物信息学领域
在生物信息学领域，基因序列分析和蛋白质结构预测是两个关键的研究方向。传统的算法在处理大规模生物数据时往往面临效率和准确性的挑战。AlphaEvolve 有望在这些领域发挥重要作用，通过进化算法发现更高效的基因比对算法和蛋白质结构预测模型。
例如，在基因序列比对中，传统的动态规划算法虽然能够保证比对的准确性，但计算效率较低。AlphaEvolve 可以通过进化算法，优化比对算法的设计，提高比对速度，同时保持较高的准确性。在蛋白质结构预测方面，AlphaEvolve 可以通过进化算法，优化预测模型的结构和参数，提高预测的准确性和效率。
金融数据分析领域
在金融数据分析领域，风险评估模型和交易策略算法的优化对于金融机构的决策效率和风险管理能力至关重要。传统的优化方法通常需要人工干预，且难以在复杂的金融市场环境中实现最优的解决方案。AlphaEvolve 可以为这些领域提供新的思路和方法，通过进化算法优化风险评估模型和交易策略算法。
例如，在风险评估模型中，AlphaEvolve 可以通过进化算法，优化模型的参数和结构，提高模型的准确性和鲁棒性。在交易策略算法中，AlphaEvolve 可以通过进化算法，优化算法的交易规则和参数，提高交易策略的收益和风险控制能力。
物流优化领域
在物流领域，配送路线规划和库存管理是两个关键的优化问题。传统的优化方法通常需要人工干预，且难以在大规模的物流系统中实现最优的解决方案。AlphaEvolve 可以为这些领域提供新的思路和方法，通过进化算法优化配送路线规划和库存管理策略。
例如，在配送路线规划中，AlphaEvolve 可以通过进化算法，优化路线的规划和调度，减少配送时间和成本。在库存管理中，AlphaEvolve 可以通过进化算法，优化库存的存储和补货策略，提高库存的利用率和周转率。
实验与分析
实验设计与评估指标
在不同的应用场景中，AlphaEvolve 的实验设计和评估指标各有不同。例如，在矩阵乘法优化中，评估指标主要是乘法操作的次数和计算时间；在数学问题探索中，评估指标是问题的最优解或近似最优解；在数据中心调度优化中，评估指标是资源利用率和任务完成时间；在 Gemini 内核工程中，评估指标是内核的计算速度和训练时间；在硬件电路设计中，评估指标是电路的面积和功耗；在编译器生成代码的优化中，评估指标是代码的执行效率和正确性。
在实验设计中，AlphaEvolve 采用了自动化评估方法，通过评估函数对生成的代码修改建议进行量化评估。这种方法不仅能够提高评估的效率，还能够确保评估的准确性和客观性。例如，在矩阵乘法优化实验中，AlphaEvolve 通过自动化评估函数，对生成的矩阵乘法算法进行性能测试，记录乘法操作的次数和计算时间。通过这些量化数据，可以清晰地评估算法的性能提升效果。
结果分析与讨论
AlphaEvolve 在各个应用场景中都取得了显著的成果。在矩阵乘法优化中，AlphaEvolve 发现的算法将 4×4 复数矩阵乘法的乘法操作次数从 49 次降低到了 48 次，这一成果不仅在理论上取得了突破，而且在实际应用中也具有重要的意义。在数学问题探索中，AlphaEvolve 在超过 50 个数学问题上取得了优异的表现，匹配了大多数已知的最佳解，并在约 20% 的问题上发现了新的、更优的解法。在数据中心调度优化中，AlphaEvolve 发现的调度函数能够平均回收 0.7% 的计算资源，显著提高了数据中心的资源利用率。在 Gemini 内核工程中，AlphaEvolve 优化的矩阵乘法内核计算速度提高了 23%，整体训练时间缩短了 1%。在硬件电路设计中，AlphaEvolve 优化的电路面积减少了 10%，功耗降低了 15%。在编译器生成代码的优化中，AlphaEvolve 优化的 FlashAttention 内核计算速度提高了 32%，预处理和后处理代码的性能提高了 15%。
这些成果不仅展示了 AlphaEvolve 在各个领域的强大能力，还为相关领域的研究和实践提供了新的思路和方法。例如，在矩阵乘法优化中，AlphaEvolve 的成果为深度学习模型的训练提供了更高效的计算支持；在数学问题探索中，AlphaEvolve 的成果为数学研究提供了新的工具和方法；在数据中心调度优化中，AlphaEvolve 的成果为大规模计算系统的资源管理提供了更高效的解决方案；在 Gemini 内核工程中，AlphaEvolve 的成果为高性能计算架构的设计提供了新的优化策略；在硬件电路设计中，AlphaEvolve 的成果为硬件设计提供了新的优化方法；在编译器生成代码的优化中，AlphaEvolve 的成果为编译器设计提供了新的优化思路。
AlphaEvolve在寻找低秩张量分解以实现更快矩阵乘法问题上的消融研究
AlphaEvolve在提高球体堆积问题的接触数方面的消融研究
以上两图展示了 AlphaEvolve 在矩阵乘法优化和亲吻数问题上的消融实验结果，可以看到不同配置下的性能表现。
相关工作与比较
进化方法的发展
进化计算或遗传编程是一种经典的优化方法，它通过模拟生物进化过程，利用变异、交叉和选择等操作，逐步优化问题的解。传统进化方法在符号回归、自动科学发现和算法设计等领域取得了广泛的应用。然而，传统进化方法的一个主要问题是需要人工设计变异和交叉操作符，这不仅增加了算法的复杂性，还可能限制算法的优化能力。
什么是符号回归？
符号回归是一种数学建模方法。就是用计算机来“猜”一个数学公式。比如我们有一堆数据点，符号回归会通过尝试不同的数学符号（如加减乘除、平方、开方等）和变量组合，找到一个最合适的公式，让这个公式计算出来的结果尽可能接近真实的数值。就好比给计算机出了一道“拼图题”，让它用有限的符号拼出一个能解释数据规律的公式，这个公式可以用来预测新的数据或者理解数据背后的规律。
AlphaEvolve 通过利用 LLM 自动构建进化操作符，克服了传统进化方法的这一局限性。LLM 具备强大的语言理解和生成能力，能够自动地生成多样化的代码修改建议，从而为进化算法提供了更丰富的候选解。例如，在矩阵乘法优化中，AlphaEvolve 通过 LLM 自动生成的代码修改建议，能够快速地探索不同的优化策略，从而找到更优的解。这种方法不仅提高了进化算法的效率，还增强了其优化能力。
近年来，结合 LLM 和进化算法的研究逐渐成为一种新的趋势。例如，FunSearch 是一种基于 LLM 的进化算法，它通过进化搜索发现了多种新的数学构造和算法。然而，FunSearch 在规模、灵活性和通用性方面仍然存在一定的局限性。AlphaEvolve 在 FunSearch 的基础上进行了显著的改进，它不仅能够进化更大的代码片段，还支持多种编程语言，并且能够同时优化多个评估指标。
什么是 FunSearch ？FunSearch 是由 Google DeepMind 开发的一种方法，用于在数学和计算机科学领域搜索新的解决方案。它通过将 LLM 与自动评估器配对，防止生成错误或虚构的结果。在每轮迭代中，系统会从程序池中选取若干程序，交由 LLM 加工生成新程序，评估器则对新程序进行评估，表现最佳的程序会被重新加入程序池，形成自我提升的循环。FunSearch 的独特之处在于它更倾向于寻找由高度简洁且易于理解的程序表示的解决方案，这些程序不仅能提供答案，还能揭示解决方案的构建过程。它已经在一些数学难题上取得了突破，例如发现了上限集问题的新解法。
例如，在数学问题探索中，AlphaEvolve 能够同时优化多个评估指标，如解的质量和计算时间。这种方法不仅能够找到更优的解，还能够提高解的实用性和效率。此外，AlphaEvolve 还采用了更强大的 LLM，如 Gemini 2.0 Flash 和 Gemini 2.0 Pro，从而进一步提升了其进化能力。通过这些改进，AlphaEvolve 在代码演化能力、多语言支持和任务适用范围等方面都取得了显著的进步。
其他相关领域应用比较
除了进化计算和 LLM 的结合，其他利用 LLM 优化代码或发现算法的研究方向也在不断发展。例如，超优化是一种通过系统枚举或随机搜索来优化代码的技术；符号回归是一种通过进化算法或机器学习来发现数学表达式的技术；分子结构合成是一种通过 LLM 或进化算法来设计分子结构的技术。
AlphaEvolve 在这些领域中展现出了独特的价值和潜在应用前景。例如，在超优化领域，AlphaEvolve 通过进化算法和 LLM 的结合，能够更高效地探索代码的优化空间，从而找到更优的代码实现。在符号回归领域，AlphaEvolve 通过 LLM 自动生成的数学表达式，能够更快速地发现更优的解。在分子结构合成领域，AlphaEvolve 通过进化算法和 LLM 的结合，能够更高效地设计出具有特定性质的分子结构。
总结
AlphaEvolve 作为一种新型的进化型编码智能体，在科学发现和算法优化方面取得了显著的成果。它通过协调多个 LLM 构建一个自主的进化流程，不仅在理论上取得了突破，还在实际应用中展现了强大的能力。例如，在矩阵乘法优化中，AlphaEvolve 发现的算法将 4×4 复数矩阵乘法的乘法操作次数从 49 次降低到了 48 次；在数学问题探索中，AlphaEvolve 在超过 50 个数学问题上取得了优异的表现；在数据中心调度优化中，AlphaEvolve 发现的调度函数能够平均回收 0.7% 的计算资源；在 Gemini 内核工程中，AlphaEvolve 优化的矩阵乘法内核计算速度提高了 23%；在硬件电路设计中，AlphaEvolve 优化的电路面积减少了 10%，功耗降低了 15%；在编译器生成代码的优化中，AlphaEvolve 优化的 FlashAttention 内核计算速度提高了 32%。这些成果不仅展示了 AlphaEvolve 在各个领域的广泛适用性和显著影响力，还为相关领域的研究和实践提供了新的思路和方法。
尽管 AlphaEvolve 已经取得了显著的成果，但它仍然有许多潜在的改进方向。例如，进一步提高 LLM 的性能，优化进化算法，以及扩展应用领域等。
此外，AlphaEvolve 与其他技术的结合也将是未来发展的重点方向之一。例如，与强化学习技术的结合可以进一步提高 AlphaEvolve 的决策能力和优化效率；与知识图谱技术的结合可以进一步丰富 AlphaEvolve 的知识储备，从而为进化算法提供更多的背景信息和指导。
AlphaEvolve 如果可以被广泛应用，它不仅改变了传统的科学研究和算法开发模式，还为未来科技创新提供了新的思路和方法。通过利用 LLM 和进化算法的结合，AlphaEvolve 为解决复杂科学问题和提升计算系统性能提供了新的工具和方法。
参考资料https://deepmind.google/discover/blog/alphaevolve-a-gemini-powered-coding-agent-for-designing-advanced-algorithms/https://storage.googleapis.com/deepmind-media/DeepMind.com/Blog/alphaevolve-a-gemini-powered-coding-agent-for-designing-advanced-algorithms/AlphaEvolve.pdfhttps://colab.research.google.com/github/google-deepmind/alphaevolve_results/blob/master/mathematical_results.ipynb
