AlphaEvolve – Агент кодирования на базе Gemini для разработки передовых алгоритмов

Что такое AlphaEvolve?
AlphaEvolve — это эволюционный агент кодирования на базе Gemini, разработанный Google DeepMind для автоматического проектирования и улучшения сложных алгоритмов. Он использует комбинацию генерации кода на основе LLM и эволюционных вычислений для итеративного улучшения производительности алгоритмов на основе объективных метрик оценки.

Как работает AlphaEvolve?
AlphaEvolve использует автономный конвейер из больших языковых моделей (LLM). Модели генерируют новые программные решения, которые затем оцениваются с помощью автоматизированных метрик оценки. Эти метрики предоставляют количественную оценку точности и качества каждого решения. Результаты оценки используются в эволюционном алгоритме, который определяет, какие программы будут использоваться для создания будущих предложений, тем самым итеративно совершенствуя алгоритм.

В каких областях AlphaEvolve продемонстрировал успех?
AlphaEvolve продемонстрировал широкую применимость в различных областях. Он успешно применялся для оптимизации критически важных компонентов крупномасштабных вычислительных стеков в Google, таких как разработка более эффективного алгоритма планирования для центров обработки данных и ускорение обучения LLM. Кроме того, AlphaEvolve обнаружил новые, доказано правильные алгоритмы, которые превосходят самые современные решения в ряде задач по математике и информатике.

Каковы конкретные примеры математических и компьютерных открытий AlphaEvolve?
AlphaEvolve достигла нескольких значительных результатов. К ним относятся:

Открытие поискового алгоритма, который нашел процедуру умножения двух комплексных матриц размером 4 × 4 с использованием 48 скалярных умножений, что стало первым улучшением по сравнению с алгоритмом Штрассена за 56 лет в этом контексте.
Улучшение верхних и нижних границ в задачах автокорреляции и неравенств неопределенности в анализе.
Улучшение нижней границы числа целующихся шаров в 11 измерениях путем нахождения конфигурации 593 непересекающихся единичных шаров, касающихся центрального единичного шара.
Получение новых результатов в задачах упаковки, таких как упаковка многоугольников в другие многоугольники и варианты задачи Хейльбронна.
Установление новой верхней границы для задачи минимального перекрытия Эрдеша.
Нахождение улучшенных упаковок для единичных правильных шестиугольников внутри большего правильного шестиугольника.
Улучшение лучших известных границ в задаче Хейльбронна для треугольников и выпуклых областей.
Нахождение новых конфигураций для упаковки кругов внутри единичного квадрата для максимизации суммы их радиусов.
Как AlphaEvolve помог улучшить внутреннюю инфраструктуру Google?
AlphaEvolve использовался для оптимизации ключевых компонентов внутренних систем Google. Он разработал более эффективный эвристический алгоритм для планирования онлайн-задач, рассматривая его как задачу векторной упаковки корзин. Кроме того, AlphaEvolve улучшил производительность обучения моделей Gemini за счет оптимизации эвристики тайлинга для критически важного ядра умножения матриц на аппаратных ускорителях, достигнув среднего ускорения ядра на 23%. Он также способствовал проектированию аппаратных схем, найдя упрощение в конструкции схемы ТПУ.

Как AlphaEvolve интегрирован в рабочий процесс инженеров?
Одним из ключевых преимуществ AlphaEvolve является то, что он представляет предложенные изменения в стандартных языках программирования, таких как Verilog для инженеров по аппаратному обеспечению. Это способствует доверию и упрощает внедрение, позволяя инженерам просматривать и проверять предлагаемые оптимизации и интегрировать их в свои существующие конвейеры проектирования.

Насколько важен эволюционный подход в AlphaEvolve?
Абляционные исследования показывают, что эволюционный подход, используемый AlphaEvolve, имеет решающее значение для его успеха. Хранение и использование ранее сгенерированных программ в базе данных для получения лучших программ в последующих итерациях значительно превосходит подходы, которые многократно подают одну и ту же начальную программу языковой модели или не используют контекст в подсказке.

Какова миссия Google DeepMind, которая соответствует разработке AlphaEvolve?
Миссия Google DeepMind заключается в ответственной разработке ИИ на благо человечества. AlphaEvolve соответствует этой миссии, предоставляя мощный инструмент для научных и алгоритмических открытий, который может ускорить прогресс в различных областях, от теоретической математики до практического улучшения вычислительной инфраструктуры, и при этом уделяя особое внимание ответственности и безопасности ИИ.

Видео AlphaEvolve – Агент кодирования на базе Gemini для разработки передовых алгоритмов канала int