Akili bandia (AI) kubwa za lugha (LLMs) zimeonyesha uwezo wa ajabu wa kubadilika, zikifaulu katika kazi mbalimbali kuanzia kufupisha hati na kutoa msimbo hadi kuchangia mawazo bunifu. Sasa, uwezo huu unaongezwa ili kushughulikia matatizo changamano katika hisabati na kompyuta ya kisasa.
Introducing AlphaEvolve, wakala wa usimbaji wa mageuzi anayeendeshwa na LLMs, iliyoundwa kwa ajili ya ugunduzi wa algorithm na uboreshaji. AlphaEvolve inachanganya utatuzi wa ubunifu wa shida ambao mifumo yetu ya Gemini inaweza kufanya, na tathmini za kiotomatiki ambazo zinathibitisha usahihi wa suluhisho zilizopendekezwa. Kisha inatumia mfumo wa mageuzi kuboresha vipengele vinavyoahidi zaidi.
AlphaEvolve tayari imeboresha vituo vya data vya Google, muundo wa chip na mafunzo ya AI, pamoja na mafunzo ya akili bandia kubwa za lugha ambazo zinaunga mkono. Pia imesaidia kubuni algorithms za kuzidisha matrix haraka na kugundua suluhisho mpya kwa matatizo ya hisabati, ikionyesha uwezo wa matumizi katika maeneo mengi.
Kutumia LLMs kwa Usanifu Bora wa Algorithm
Mnamo mwaka 2023, utafiti ulifanywa ambao ulionyesha kuwa LLMs zinaweza kutoa msimbo wa kompyuta ambao unaweza kugundua ushahidi mpya wa matatizo ya kisayansi. AlphaEvolve inaongeza juu ya hili, na ina uwezo wa kutoa misimbo yote ili kuendeleza algorithms ngumu zaidi.
AlphaEvolve hutumia LLMs nyingi. Gemini Flash hutumiwa kuongeza kiwango cha mawazo yaliyochunguzwa. Gemini Pro inaweza kutoa mapendekezo ya busara zaidi. Pamoja, mifumo hii inapendekeza programu za kompyuta ambazo hutekeleza suluhisho za algorithmic kama msimbo.
AlphaEvolve hutumia metrics za tathmini otomatiki ili kuthibitisha, kuendesha, na kufunga programu zilizopendekezwa. Metrics hizi hutoa tathmini lengwa na inayoweza kupimika ya usahihi na ubora wa kila suluhisho. Hii inafanya AlphaEvolve kuwa na manufaa sana katika maeneo ambapo maendeleo yanaweza kupimwa wazi na kwa utaratibu, kwa mfano katika hisabati na kompyuta.
Kuboresha Mfumo wa Kompyuta
Katika mwaka uliopita, algorithms zilizogunduliwa na AlphaEvolve zimewekwa katika mifumo mbalimbali huko Google. Athari ya kila moja ya hizi huongezeka katika miundombinu ya AI na kompyuta ili kujenga mfumo wa kidijitali wenye nguvu zaidi na endelevu kwa watumiaji wote.
Hasa, AlphaEvolve imetumika katika:
Kuboresha Ratiba ya Kituo cha Data
AlphaEvolve iligundua heuristic kuratibu vituo vya data vya Google kwa ufanisi zaidi. Suluhisho hili limetumika kwa zaidi ya mwaka mmoja na husaidia kurejesha karibu 0.7% ya rasilimali za kompyuta za Google ulimwenguni. Faida hii ya ufanisi inaruhusu kazi zaidi kukamilika ndani ya alama sawa ya kompyuta. Suluhisho la AlphaEvolve linaongoza kwa utendaji bora na hutoa faida za uendeshaji kwa sababu ya usomekaji wa msimbo.
Kusaidia katika Usanifu wa Vifaa
AlphaEvolve ilikuja na Verilog kuandika upya ambayo iliondoa bits katika mzunguko wa hesabu kwa kuzidisha matrix. Pendekezo lilipaswa kupita ukaguzi wa hali ya juu ili kuthibitisha kuwa mzunguko uliobadilishwa ulihifadhi usahihi wa kazi. Pendekezo hili liliunganishwa katika Kitengo cha Usindikaji wa Tensor kinachokuja, kichapuzi maalum cha Google AI. Kwa kupendekeza marekebisho katika lugha sanifu ya wabunifu wa chip, AlphaEvolve inahakikisha kuwa wahandisi wa AI na vifaa wanaweza kushirikiana ili kuharakisha usanifu wa chips maalum.
Kuimarisha Mafunzo na Hitimisho la AI
AlphaEvolve inaweza kuboresha utendaji wa AI na kasi ya utafiti. Iliongeza kasi kernel katika usanifu wa Gemini kwa 23%, ambayo ilisababisha kupungua kwa muda wa mafunzo wa Gemini kwa karibu 1%. Pia, AlphaEvolve inapunguza muda wa uhandisi unaohitajika kwa uboreshaji wa kernel, kutoka wiki za juhudi za wataalam hadi siku za majaribio ya otomatiki, kusaidia watafiti kuvumbua haraka.
Zaidi ya hayo, AlphaEvolve inaweza kuboresha maagizo ya kiwango cha chini cha GPU. AlphaEvolve ilipata kasi ya hadi karibu 33% kwa utekelezaji wa kernel ya FlashAttention katika mifumo ya AI inayotegemea Transformer. Uboreshaji kama huu unaruhusu wataalam kupata vikwazo vya utendaji na kuingiza kwa urahisi maboresho katika misimbo iliyopo.
Kuendeleza Ugunduzi wa Hisabati na Algorithm
AlphaEvolve pia inaweza kupendekeza mbinu mpya za matatizo magumu ya hisabati. Ikipewa mifupa ndogo ya msimbo kwa programu ya kompyuta, AlphaEvolve ilisanifu vipengele vya utaratibu wa uboreshaji unaotegemea gradient ambao uligundua algorithms za kuzidisha matrix.
Utaratibu wa AlphaEvolve ulisababisha kupatikana kwa algorithm ya kuzidisha matrices 4x4 zenye thamani tata kwa kutumia kuzidisha kwa scalar 48, kuboresha algorithm ya Strassen ya 1969.
Ili kuchunguza upana wa AlphaEvolve, mfumo ulitumika kwa matatizo zaidi ya 50 wazi katika uchambuzi wa hisabati, jiometri, combinatorics, na nadharia ya nambari. Katika karibu 75% ya kesi, iligundua tena suluhisho za hali ya juu.
Katika 20% ya kesi, AlphaEvolve iliboresha suluhisho bora zilizojulikana hapo awali, na kuendeleza tatizo la nambari ya kumbusu. Changamoto hii ya kijiometri inahusu idadi ya juu ya nyanja zisizoingiliana zinazogusa nyanja ya kawaida ya kitengo. AlphaEvolve iligundua usanidi wa nyanja za nje 593 na kuanzisha kikomo kipya cha chini katika vipimo 11.
Enzi Mpya ya Usanifu wa Algorithm na AlphaEvolve
Uundaji wa AlphaEvolve unaashiria hatua muhimu mbele katika usanifu wa algorithm otomatiki, kuonyesha maendeleo kutoka kwa kugundua algorithms maalum kwa maeneo maalum hadi kushughulikia changamoto ngumu, za ulimwengu halisi. Kwa kutumia uwezo wa LLMs na kuziunganisha na tathmini otomatiki na mbinu za uboreshaji wa mageuzi, AlphaEvolve inafungua fursa za uvumbuzi katika nyanja anuwai.
Matumizi yanayoweza kutokea ya AlphaEvolve yanaenea zaidi ya matumizi yake ya sasa, yanaahidi kuathiri anuwai ya taaluma, pamoja na:
Sayansi ya Nyenzo: AlphaEvolve inaweza kutumika kubuni vifaa vipya na mali iliyoimarishwa, kama vile nguvu iliyoimarishwa, conductivity, na uimara.
Ugunduzi wa Dawa: Wagombea wa dawa walioboreshwa kwa algorithm wanaweza kuharakisha mchakato wa ugunduzi na kusababisha matibabu mapya kwa anuwai ya magonjwa.
Uendelevu: AlphaEvolve inaweza kutumika kubuni michakato na teknolojia endelevu zaidi, kama vile kuboresha matumizi ya nishati na kupunguza taka.
Matumizi Mapana ya Kiteknolojia na Biashara: Kuanzia kuboresha minyororo ya usambazaji hadi kuboresha mifumo ya kifedha, matumizi yanayoweza kutokea ya AlphaEvolve ni makubwa na anuwai.
Uundaji wa AlphaEvolve unawakilisha mabadiliko ya dhana katika jinsi algorithms zinavyosanifiwa, kutoa zana mpya yenye nguvu kwa kutatua matatizo magumu na kuendesha uvumbuzi katika anuwai ya viwanda. Kadiri LLMs zinavyoendelea kubadilika na kuboresha, uwezo wa AlphaEvolve unatarajiwa kupanuka zaidi, ukitayarisha njia kwa maendeleo makubwa zaidi katika miaka ijayo.
Uchambuzi na Ufafanuzi wa Data: Katika ulimwengu wa biashara, AlphaEvolve inaweza kutumika kuchambua seti kubwa za data, kufunua mifumo iliyofichwa, na kutoa maarifa yanayoweza kutekelezwa. Kwa kuendesha mchakato wa uchunguzi na ufafanuzi wa data, biashara zinaweza kufanya maamuzi sahihi zaidi, kuboresha ufanisi wao wa uendeshaji, na kupata faida ya ushindani katika ulimwengu unaozidi kuendeshwa na data.
Uundaji wa Kifedha na Usimamizi wa Hatari: Sekta ya fedha inategemea sana algorithms za kisasa kwa kazi kama vile uboreshaji wa kwingineko, tathmini ya hatari, na ugunduzi wa udanganyifu. AlphaEvolve inaweza kusaidia katika uundaji wa mifumo sahihi zaidi na imara ya kifedha, kuwezesha taasisi za fedha kusimamia hatari bora, kuboresha mikakati yao ya uwekezaji, na kuimarisha utendaji wao wa jumla.
Ugavi na Uboreshaji wa Mnyororo wa Ugavi: Katika uchumi wa leo uliojikita, biashara zinakabiliwa na changamoto ya kusimamia minyororo changamano ya usambazaji ambayo inaenea nchi nyingi na inahusisha wadau wengi. AlphaEvolve inaweza kutumika kuboresha shughuli za ugavi, kurahisisha michakato ya mnyororo wa ugavi, na kupunguza gharama za jumla. Kwa kutambua vikwazo, kupunguza ucheleweshaji wa usafirishaji, na kuboresha usimamizi wa hesabu, biashara zinaweza kuunda minyororo ya usambazaji yenye ufanisi na msikivu zaidi ambayo inaweza kukidhi mahitaji ya wateja wao.
Huduma ya Afya ya Kibinafsi: Kwa kuchambua data ya mgonjwa, ikiwa ni pamoja na historia ya matibabu, habari za maumbile, na mambo ya mtindo wa maisha, AlphaEvolve inaweza kusaidia kutambua watu ambao wako katika hatari ya kuendeleza magonjwa fulani. Hii inaruhusu watoa huduma za afya kuingilia kati mapema, kutoa mipango ya matibabu ya kibinafsi, na kuboresha matokeo ya mgonjwa. Kwa kuongeza, AlphaEvolve pia inaweza kutumika kuboresha kipimo cha dawa, kutabiri majibu ya matibabu, na kutambua athari zinazoweza kutokea.
Ufuatiliaji na Uhifadhi wa Mazingira: Ufuatiliaji na juhudi za uhifadhi wa mazingira hutegemea algorithms kuchambua data iliyokusanywa kutoka kwa satelaiti, sensorer, na vyanzo vingine. AlphaEvolve inaweza kuchangia katika kuendeleza algorithms za kisasa zaidi za kufuatilia ubora wa hewa na maji, kufuatilia ukataji miti, na kutabiri athari za mabadiliko ya tabianchi. Habari hii ya wakati halisi inaweza kutumika kufanya maamuzi, kusimamia rasilimali, na kuendeleza sera bora za uhifadhi.
Elimu na Kujifunza Kibinafsi: Sekta ya elimu inasimama kufaidika sana kutokana na matumizi ya mbinu za uendeshaji za AI. AlphaEvolve inaweza kutumika kuendeleza majukwaa ya kujifunza yanayobadilika ambayo yanakidhi mahitaji ya kipekee na mitindo ya kujifunza ya wanafunzi binafsi.
Kwa kuchambua data ya utendaji wa mwanafunzi, kutambua mapungufu ya maarifa, na kurekebisha maudhui ya kujifunza ipasavyo, AlphaEvolve inaweza kusaidia kuunda ujuzi wa kujifunza unaovutia zaidi na unaofaa kwa wanafunzi wote. Zaidi ya hayo, AlphaEvolve pia inaweza kutumika kuendesha kazi kama vile kupanga na kutoa maoni, kuwaachilia walimu kuzingatia mafundisho ya kibinafsi zaidi.
AlphaEvolve inawakilisha dhana mpya katika usanifu wa algorithm, kutoa zana yenye nguvu kwa kutatua matatizo magumu na kuendesha uvumbuzi katika anuwai ya viwanda.
Kuimarisha Ugunduzi wa Kisayansi
Zaidi ya matumizi yake ya viwandani, AlphaEvolve ina ahadi kubwa ya kuendeleza ugunduzi wa kisayansi katika maeneo kama vile:
- Genomics: Kwa kuchambua kiasi kikubwa cha data ya genomic, AlphaEvolve inaweza kusaidia kutambua jeni ambazo zinahusishwa na magonjwa fulani, kutabiri madhara ya mabadiliko ya maumbile, na kuendeleza tiba za jeni za kibinafsi.
- Proteomics: Proteomics inahusisha utafiti wa muundo na kazi ya protini, ambazo ni vitalu vya ujenzi wa seli. AlphaEvolve inaweza kutumika kuchambua mwingiliano wa protini, kutabiri mifumo ya kukunja protini, na kubuni protini mpya na mali inayotaka.
- Ugunduzi wa Vifaa: AlphaEvolve inaweza kutumika kubuni vifaa vipya na mali iliyoimarishwa na kuboresha hali ya majaribio ya usanisi wa vifaa.
- Uundaji wa Hali ya Hewa: AlphaEvolve inaweza kutumika kuendeleza mifumo sahihi zaidi na yenye ufanisi ya hali ya hewa ambayo inaweza kutabiri vyema madhara ya mabadiliko ya tabi