谷歌DeepMind刚刚又往前拱了一大步，宣布推出 AlphaEvolve智能体 ，目标直指更上游，用于通用算法的设计发现和优化
简单说，AlphaEvolve就像个AI界的“算法育种大师”。它把自家Gemini大模型（Gemini Flash负责广撒网，洞察力强的Gemini Pro负责深挖）和一套“自动化考官”（负责验证算法靠不靠谱、效率高不高）结合起来，再套上一个“进化论”的框架，让好算法能一代更比一代强
AlphaEvolve工作流程：工程师设定框架，AI通过“提示采样器”给LLM喂招，LLM出新招（程序），“考官”打分，好招进“兵器谱”，并用来启发下一轮出招。
去年DeepMind就秀过肌肉，证明LLM能生成代码函数来搞定科学问题。但AlphaEvolve的野心是进化一整个代码体系，去啃那些更复杂的算法硬骨头。
AlphaEvolve已经在谷歌内部“上岗”了
AlphaEvolve已经在谷歌的多个核心业务里默默发光发热了：
1.改善数据中心调度：
AlphaEvolve给谷歌庞大的数据中心Borg系统发现了一种简单却极其有效的启发式方法。这套方案上线一年多，平均给谷歌全球计算资源抠回了0.7%的算力
2.设计芯片 (TPU Circuit Design)：
在谷歌的AI芯片TPU设计中，AlphaEvolve直接上手改起了Verilog（芯片设计语言）。它优化了一个矩阵乘法关键电路，去掉了冗余。改动通过了严格的“体检”，确认功能没问题，已经被用在了下一代TPU里
3.给AI训练和推理再提提速：
AlphaEvolve找到了更巧妙的方法来拆解大矩阵乘法，让Gemini架构里的这个核心“零部件”快了23%，最终给Gemini模型的训练省了1%的时间。对大模型训练这种“吞金兽”来说，1%也是肉。工程师们也从几周的苦哈哈优化，变成了几天的自动化实验，能更快搞创新了
它甚至还能优化底层的GPU指令。对于Transformer模型里常用的FlashAttention，AlphaEvolve给整出了最高32.5%的加速。这块通常是编译器啃的硬骨头，人一般不轻易动
不止搞工程，数学前沿它也敢闯
AlphaEvolve的目标不只是优化现有系统，它还想在更基础的数学和算法发现上取得突破：
矩阵乘法新算法：
给定一个基础代码框架，AlphaEvolve设计出了一种新颖的基于梯度的优化过程，发现了多个矩阵乘法新算法。例如，它找到了一个用48次标量乘法计算4x4复数矩阵乘积的算法，优于自1969年以来已知的Strassen算法。这比DeepMind之前的AlphaTensor（专攻矩阵乘法，但对4x4矩阵只在二元算术上找到改进）又进了一步
攻克公开数学难题：
DeepMind用AlphaEvolve尝试了超过50个来自数学分析、几何、组合学和数论的公开问题，在约 75% 的案例中，它重新发现了当前已知的最优解。在约20%的案例中，它改进了已知的最优解！
例如，在困扰了数学家300多年的“接吻数问题”（Kissing Number Problem，即一个中心球最多能同时接触多少个不重叠的等大球体）上，AlphaEvolve在11维空间中发现了一个包含593个外层球的构型，刷新了该维度下的已知下界
对数学成果感兴趣的，DeepMind也放了些结果在Google Colab上，地址：
https://colab.research.google.com/github/google-deepmind/alphaevolve_results/blob/master/mathematical_results.ipynb
写在最后
大语言模型的编码能力还在进化，AlphaEvolve也会跟着变强。谷歌目前推出了早期试用计划，先给学术圈的朋友们尝尝鲜，想尝鲜的可以去DeepMind官网填个表
https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSfaLUgKtUOJWdQtyLNAYb3KAkABAlKDmZoIqPbHtwmy3YXlCg/viewform
想深挖的，paper地址：
https://storage.googleapis.com/deepmind-media/DeepMind.com/Blog/alphaevolve-a-gemini-powered-coding-agent-for-designing-advanced-algorithms/AlphaEvolve.pdf
