大型语言模型 (LLMs) 已经展示了非凡的适应性，擅长于从总结文档和生成代码到集思广益创新概念的各种任务。现在，这些能力正在被扩展到解决数学和现代计算中的复杂问题。
推出 AlphaEvolve，这是一种由 LLM 驱动的进化编码智能体，专为算法发现和优化而设计。AlphaEvolve 结合了我们 Gemini 模型所具备的创造性问题解决能力，以及验证所提出解决方案合理性的自动评估器。然后，它使用一个进化框架来改进最有希望的方面。
AlphaEvolve 已经改进了 Google 的数据中心、芯片设计和 AI 训练，包括其底层大型语言模型的训练。它还有助于设计更快的矩阵乘法算法，并发现数学问题的新解决方案，展示了在多个领域应用的潜力。
利用 LLM 实现更好的算法设计
2023 年完成的研究表明，LLM 能够生成计算机代码，然后可以为科学问题发现新的证明。AlphaEvolve 在此基础上扩展，能够进化整个代码库以开发更复杂的算法。
AlphaEvolve 使用多个 LLM。Gemini Flash 用于最大化探索的想法数量。然后，Gemini Pro 可以提供更有见地的建议。这些模型一起提出计算机程序，这些程序将算法解决方案实现为代码。
AlphaEvolve 使用自动评估指标来验证、运行和评分所提出的程序。这些指标提供了对每个解决方案的准确性和质量的客观、可量化的评估。这使得 AlphaEvolve 在可以清晰、系统地衡量进展的领域特别有用，例如在数学和计算中。
优化计算生态系统
在过去的一年中，AlphaEvolve 发现的算法已部署在 Google 的各种系统中。每个算法的影响都在 AI 和计算基础设施中成倍增加，从而为所有用户构建更强大、更可持续的数字生态系统。
具体来说，AlphaEvolve 已被用于：
改进数据中心调度
AlphaEvolve 发现了一种启发式方法，可以更有效地协调 Google 的数据中心。该解决方案已部署一年多，有助于恢复 Google 全球约 0.7% 的计算资源。这种效率提升使得在相同的计算足迹内可以完成更多任务。AlphaEvolve 的解决方案带来了更好的性能，并由于代码的可读性而提供了运营优势。
协助硬件设计
AlphaEvolve 提出了一个 Verilog 重写，它删除了矩阵乘法算术电路中的位。该提案必须通过高级检查，以确认修改后的电路保持功能正确性。该提案已集成到即将推出的 Tensor Processing Unit（Google 的定制 AI 加速器）中。通过建议芯片设计师标准语言的修改，AlphaEvolve 确保 AI 和硬件工程师可以协作加速专用芯片的设计。
增强 AI 训练和推理
AlphaEvolve 能够提高 AI 性能和研究速度。它将 Gemini 架构中的内核加速了 23%，从而使 Gemini 的训练时间减少了约 1%。此外，AlphaEvolve 将内核优化所需的工程时间从几周的专家努力缩短到几天的自动化实验，从而帮助研究人员更快地进行创新。
此外，AlphaEvolve 可以优化低级 GPU 指令。AlphaEvolve 将基于 Transformer 的 AI 模型中 FlashAttention 内核实现的加速高达约 33%。诸如此类的优化使专家能够找到性能瓶颈，并将改进轻松融入到现有代码库中。
推进数学和算法发现
AlphaEvolve 还可以为复杂的数学问题提出新的方法。给定一个计算机程序的最简单的代码框架，AlphaEvolve 设计了基于梯度的优化过程的组件，该过程发现了矩阵乘法的算法。
AlphaEvolve 的程序导致发现了一种使用 48 次标量乘法来乘 4x4 复值矩阵的算法，该算法改进了 Strassen 在 1969 年提出的算法。
为了研究 AlphaEvolve 的广度，该系统被应用于数学分析、几何、组合学和数论中的 50 多个开放问题。在大约 75% 的情况下，它重新发现了最先进的解决方案。
在 20% 的情况下，AlphaEvolve 改进了先前已知的最佳解决方案，并推进了亲吻数问题。这个几何挑战涉及接触一个公共单位球的最大非重叠球体的数量。AlphaEvolve 发现了一种 593 个外球体的配置，并在 11 维中建立了一个新的下界。
使用 AlphaEvolve 的算法设计新纪元
AlphaEvolve 的开发标志着自动化算法设计向前迈出了重要一步，展示了从发现特定领域的专用算法到应对复杂的现实世界挑战的进展。通过利用 LLM 的能力，并将它们与自动化评估和进化优化技术相结合，AlphaEvolve 为各个领域的创新开辟了机会。
AlphaEvolve 的潜在应用远远超出其目前的用例，有望影响广泛的学科，包括：
材料科学： AlphaEvolve 可用于设计具有增强性能的新材料，例如提高强度、导电性和耐久性。
药物发现： 算法优化后的候选药物可以加速发现过程，并为各种疾病带来新的治疗方法。
可持续性： AlphaEvolve 可用于设计更可持续的工艺和技术，例如优化能源消耗和减少浪费。
更广泛的技术和商业应用： 从优化供应链到改进金融模型，AlphaEvolve 的潜在应用是广泛而多样的。
AlphaEvolve 的开发代表了算法设计方式的范式转变，为解决复杂问题和推动各个行业的创新提供了一种强大的新工具。随着 LLM 的不断发展和改进，AlphaEvolve 的能力预计将进一步扩展，为未来几年更大的进步铺平道路。
**数据分析和解释：**在商业领域，AlphaEvolve可以用来分析海量的数据集，发现隐藏的模式，并生成可操作的见解。通过自动化数据探索和解释的过程，企业可以做出更明智的决策，提高运营效率，并在日益数据驱动的世界中获得竞争优势。
**金融建模和风险管理：**金融行业严重依赖复杂的算法来完成诸如投资组合优化、风险评估和欺诈检测之类的任务。AlphaEvolve可以协助开发更准确、更稳健的金融模型，从而使金融机构能够更好地管理风险，改进其投资策略，并提高其整体表现。
**物流和供应链优化：**在当今全球化的经济中，企业面临着管理复杂的供应链的挑战，这些供应链遍布多个国家并涉及众多利益相关者。AlphaEvolve可以用来优化物流运营，简化供应链流程，并降低总体成本。通过识别瓶颈，最大限度地减少运输延误以及改善库存管理，企业可以创建更高效、更具响应能力的供应链，从而更好地满足客户的需求。
**个性化医疗保健：**通过分析患者数据，包括病史，基因信息和生活方式因素，AlphaEvolve可以帮助识别有患某些疾病风险的个人。这使医疗保健提供者可以及早干预，提供个性化的治疗计划，并改善患者预后。此外，AlphaEvolve也可以用来优化药物剂量，预测治疗反应，并识别潜在的不良反应。
**环境监测与保护：**环境监测和保护工作依赖于算法来分析从卫星，传感器和其他来源收集的数据。AlphaEvolve可以为开发更复杂的算法做出贡献，以监测空气和水的质量，跟踪森林砍伐，并预测气候变化的影响。此实时信息可以用于做出决策，管理资源，并制定更有效的保护政策。
**教育和个性化学习：**教育部门将从AI驱动的个性化技术的应用中受益。可以利用AlphaEvolve来开发适应性学习平台，以满足各个学生的需求和学习风格。通过分析学生的表现数据，识别知识差距，并相应地调整学习内容，AlphaEvolve可以帮助为所有学生创造更具吸引力和有效的学习体验。此外，AlphaEvolve也可以用来自动化诸如评分和反馈之类的任务，从而使教师可以专注于更个性化的指导。
AlphaEvolve代表了算法设计的新范例，它提供了一种强大的工具，可以解决复杂的问题并推动各个行业的创新。
增强科学发现
除了其工业应用之外，AlphaEvolve 在推进以下领域的科学发现方面也具有巨大的潜力：
- 基因组学： 通过分析海量的基因组数据，AlphaEvolve 可以帮助识别与某些疾病相关的基因，预测基因突变的影响，并开发个性化的基因疗法。
- 蛋白质组学： 蛋白质组学涉及研究蛋白质的结构和功能，蛋白质是细胞的组成部分。AlphaEvolve 可用于分析蛋白质相互作用，预测蛋白质折叠模式，并设计具有所需特性的新蛋白质。
- 材料发现： AlphaEvolve 可用于设计具有增强性能的新材料，并优化材料合成的实验条件。
- 气候建模： AlphaEvolve 可用于开发更准确和高效的气候模型，从而更好地预测气候变化的影响。
- 太空探索： 算法优化对于太空探索特别有用。 由于太空中的每一比特都很重要，因此更高效的压缩算法（可减少需要传输的数据量）将极大地改善与在太空中行驶的探测器的通信。
总之，AlphaEvolve 在商业、科学和工程领域具有广泛的应用。