AlphaEvolve

AlphaEvolve – 谷歌 DeepMind 推出的通用科学AI Agent

AlphaEvolve是什么

AlphaEvolve是由谷歌DeepMind开发的通用科学智能代理，融合了大型语言模型（LLMs）的创新能力与自动评估机制，旨在设计及优化复杂算法。该系统利用Gemini Flash与Gemini Pro两种模型，通过进化计算框架不断演化最有潜力的算法。AlphaEvolve在多个领域，如数据中心调度、硬件设计、AI训练以及复杂数学问题的求解中，取得了显著的成就，优化了矩阵乘法算法，提高了数据中心的效率，并在若干开放数学问题上取得了突破，展示了其在从特定领域到更广泛现实挑战中的算法开发能力。

AlphaEvolve的主要功能

• 算法发现与优化：在计算和数学领域，发掘新算法并优化现有算法。
• 计算效率提升：增强数据中心的调度效率、硬件设计的性能及AI训练的速度。
• 复杂数学问题解决：提出全新的解决方案，尤其是在矩阵乘法和几何问题领域取得突破。
• 跨领域应用：适用于多个领域，包括材料科学、药物发现和可持续发展等。

AlphaEvolve的技术原理

• 进化计算框架：基于进化算法逐步改进程序，用户设定初始程序，包括需进化的代码块和评估函数。LLM生成代码修改（diffs），并应用于当前程序以产生新的候选程序。每个新生成的程序依据用户提供的评估函数进行评分，评估结果将影响下一代程序的选择，以保留多样性并探索更广泛的搜索空间。
• LLM的角色：在AlphaEvolve中，LLM扮演关键角色，负责生成代码修改和提出新解决方案。LLM根据当前程序及历史信息生成修改建议，这些修改可能是小调整或彻底重写的代码块。LLM还会依据评估结果调整生成策略，以便在后续迭代中提出更优解。它能够处理丰富的上下文信息，包括问题描述、相关文献及代码片段，从而帮助生成更符合需求的代码。
• 评估机制：AlphaEvolve使用自动化评估机制，用户需提供评估函数，该函数对生成的解决方案进行量化评估，输出通常为一个或多个标量指标。
• 进化数据库：用于存储和管理进化过程中生成的程序和评估结果，保留所有生成的程序及评估结果，以便后续迭代参考。此数据库基于算法确保进化过程中的多样性，避免陷入局部最优解，并快速检索表现优良的程序，以提升进化效率。
• 分布式计算：支持多个计算任务并行运行，任务间根据需要等待其他任务的结果。通过合理分配计算资源，最大化评估样本数量，提升进化速度，并可在大规模计算集群上运行，以适应不同规模的问题。

AlphaEvolve的项目地址

• 项目官网：https://deepmind.google/discover/blog/alphaevolve
• arXiv技术论文：https://storage.googleapis.com/deepmind-media/DeepMind.com/Blog/alphaevolve

AlphaEvolve的应用场景

• 数据中心调度：通过发现高效的启发式方法，优化Borg调度，持续恢复Google全球计算资源的0.7%，提升任务完成效率。
• 硬件设计：提出Verilog重写方案，去除矩阵乘法电路中的冗余位，集成至Tensor Processing Unit（TPU），促进AI与硬件工程师的协作。
• AI训练与推理：优化矩阵乘法操作，提高Gemini架构的训练速度，缩短训练时间，提升生产力。
• 数学问题解决：设计新算法，如改进矩阵乘法算法，解决开放数学问题，例如提升“亲吻数”问题的下界。
• 跨领域应用：在材料科学、药物发现和可持续性等领域推动技术进步。

常见问题

关于AlphaEvolve的常见问题可参考项目官网或相关技术论文，获取更多详细信息和最新动态。