AlphaEvolve

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

AlphaEvolve

AlphaEvolve是什么

AlphaEvolve是由谷歌DeepMind開發(fā)的通用科學(xué)智能代理，融合了大型語言模型（LLMs）的創(chuàng)新能力與自動評估機制，旨在設(shè)計及優(yōu)化復(fù)雜算法。該系統(tǒng)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(lǐng)域，如數(shù)據(jù)中心調(diào)度、硬件設(shè)計、AI訓(xùn)練以及復(fù)雜數(shù)學(xué)問題的求解中，取得了顯著的成就，優(yōu)化了矩陣乘法算法，提高了數(shù)據(jù)中心的效率，并在若干開放數(shù)學(xué)問題上取得了突破，展示了其在從特定領(lǐng)域到更廣泛現(xiàn)實挑戰(zhàn)中的算法開發(fā)能力。

AlphaEvolve的主要功能

算法發(fā)現(xiàn)與優(yōu)化：在計算和數(shù)學(xué)領(lǐng)域，發(fā)掘新算法并優(yōu)化現(xiàn)有算法。
計算效率提升：增強數(shù)據(jù)中心的調(diào)度效率、硬件設(shè)計的性能及AI訓(xùn)練的速度。
復(fù)雜數(shù)學(xué)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(lǐng)域取得突破。
跨領(lǐng)域應(yīng)用：適用于多個領(lǐng)域，包括材料科學(xué)、藥物發(fā)現(xiàn)和可持續(xù)發(fā)展等。

AlphaEvolve的技術(shù)原理

進化計算框架：基于進化算法逐步改進程序，用戶設(shè)定初始程序，包括需進化的代碼塊和評估函數(shù)。LLM生成代碼修改（diffs），并應(yīng)用于當(dāng)前程序以產(chǎn)生新的候選程序。每個新生成的程序依據(jù)用戶提供的評估函數(shù)進行評分，評估結(jié)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(guān)鍵角色，負(fù)責(zé)生成代碼修改和提出新解決方案。LLM根據(jù)當(dāng)前程序及歷史信息生成修改建議，這些修改可能是小調(diào)整或徹底重寫的代碼塊。LLM還會依據(jù)評估結(jié)果調(diào)整生成策略，以便在后續(xù)迭代中提出更優(yōu)解。它能夠處理豐富的上下文信息，包括問題描述、相關(guān)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(shù)，該函數(shù)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(biāo)量指標(biāo)。
進化數(shù)據(jù)庫：用于存儲和管理進化過程中生成的程序和評估結(jié)果，保留所有生成的程序及評估結(jié)果，以便后續(xù)迭代參考。此數(shù)據(jù)庫基于算法確保進化過程中的多樣性，避免陷入局部最優(yōu)解，并快速檢索表現(xiàn)優(yōu)良的程序，以提升進化效率。
分布式計算：支持多個計算任務(wù)并行運行，任務(wù)間根據(jù)需要等待其他任務(wù)的結(jié)果。通過合理分配計算資源，最大化評估樣本數(shù)量，提升進化速度，并可在大規(guī)模計算集群上運行，以適應(yīng)不同規(guī)模的問題。

AlphaEvolve的項目地址

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

AlphaEvolve的應(yīng)用場景

數(shù)據(jù)中心調(diào)度：通過發(fā)現(xiàn)高效的啟發(fā)式方法，優(yōu)化Borg調(diào)度，持續(xù)恢復(fù)Google全球計算資源的0.7%，提升任務(wù)完成效率。
硬件設(shè)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(xié)作。
AI訓(xùn)練與推理：優(yōu)化矩陣乘法操作，提高Gemini架構(gòu)的訓(xùn)練速度，縮短訓(xùn)練時間，提升生產(chǎn)力。
數(shù)學(xué)問題解決：設(shè)計新算法，如改進矩陣乘法算法，解決開放數(shù)學(xué)問題，例如提升“親吻數(shù)”問題的下界。
跨領(lǐng)域應(yīng)用：在材料科學(xué)、藥物發(fā)現(xiàn)和可持續(xù)性等領(lǐng)域推動技術(shù)進步。