Google DeepMind发布了一种全新的 AI 编码代理：AlphaEvolve，它可以自动优化算法并进行科学发现
AlphaEvolve 的核心定位是：
一个基于大语言模型（LLMs）+ 进化算法 + 自动评估器的通用算法发现与优化平台。
它不仅能写代码，还能自动评估这些代码的表现，然后根据评估结果调整策略、迭代生成更好的方案。这一过程本质上是模拟“算法自然进化”。
它厉害在哪里？
- 不需要人类一步步写优化方案，它自己想改法、自己测试、自己改进。
- 比其他AI更强的是，它可以修改整段程序，不是只改一两个小函数。
- 它能学会在不同问题下用不同策略，比如复杂问题用搜索算法，结构化问题用构造法。
- 成果已经真实投入Google大规模生产使用，不是实验室玩具。
可以理解为它是一个超级“AI程序员”，它能：
- 自动写代码解决复杂问题；
- 自己测试自己的代码；
- 如果效果不好，自动改进并尝试新方法；
- 最终像“进化论”一样，筛选出最优秀的算法方案。
它已经被用在：
- 提高谷歌数据中心效率；
- 加速AI模型训练；
- 帮助数学家解决难题；
- 甚至给芯片设计师提供Verilog代码建议！
举个例子！
它解决了一个50多年没人改进的问题——如何最有效地做“4×4矩阵乘法”。旧方法需要49次乘法，它发现了只用48次的新方法！
AlphaEvolve 与以往 AI 系统的根本区别
通用性：
- 与 DeepMind 之前的 AlphaFold（专为蛋白质折叠）或 AlphaTensor（专为矩阵乘法）不同，AlphaEvolve 是通用 AI，可应用于任何可表达为代码且可自动评估的问题。
- 其“搜索算法而非直接搜索解”的方法使其适用于广泛领域，从数学到系统优化。
工作机制详解
AlphaEvolve 不是简单地依靠单一语言模型完成任务，而是一个多组件、多阶段联动系统，包含以下核心模块：
系统结构
AlphaEvolve 的整体流程由多个模块组成，彼此协同构建了一个 进化式自动算法设计系统：
1. 输入阶段
用户提供：
- 初始程序代码；
- 需要优化的问题定义；
- 自动化评估函数（如代码性能、输出正确性等）。
2. 核心模块构成
🧩 Prompt Sampler（提示构建器）
- 组合历史优秀方案 + 问题上下文，构建复杂 prompt；
- 支持人类提供的背景知识、公式、代码片段等；
- 还能生成“元提示”（meta-prompts）来优化生成质量。
🤖 LLM Ensemble（LLM集成）
- 使用 Gemini Flash 快速生成大量候选程序；
- 使用 Gemini Pro 深度优化关键建议；
- 共同驱动“进化”过程，提出多样化代码修改建议。
🧪 Evaluators（自动评估器）
- 自动运行并评估每个程序在任务中的表现；
- 支持多指标优化、级联评估、并行分布式执行；
- 可附加 LLM 辅助判断（如程序可读性、简洁性等）。
📦 Program Database（程序数据库）
- 储存历史方案、评估分数、修改记录；
- 用于构造新一代 Prompt，实现类似“遗传记忆”的演化。
进化算法（Evolutionary Loop）
AlphaEvolve 的核心是 LLM驱动的“进化式搜索”：
- 选择一个“父程序”，从数据库中提取其最优结构；
- 通过 Prompt 构建当前任务和上下文；
- LLM 生成新的代码差异（diff）；
- 应用差异形成“子程序”；
- 用评估器跑结果、打分；
- 如果子程序优于父程序，入库，下一轮进化继续。
这一过程不仅演化代码，还可以演化 prompt 本身、评价指标等，实现高度自适应的搜索优化。
- 将表现最好的代码片段“保留下来”，用于下一轮生成的输入；
- 系统也会引入“变异”——对已有代码进行小幅调整尝试新解；
- 这一过程会不断迭代优化，直至产生最优解或新颖有效的算法。
已落地的应用与成果
AlphaEvolve 已不只是研究原型，而是已经部署在真实生产系统中并产生了明显成效。几个关键应用场景如下：
✅ 数据中心调度优化（Google Borg 系统）
- 为 Google 的 Borg 集群管理系统设计了一种调度启发式算法，已投入使用超一年，可持续回收约 0.7% 的计算资源
- 解决了“搁浅资源”问题（例如内存耗尽但 CPU 仍可用）。
生成的代码简单且人类可读，便于工程师调试和部署。
✅ AI 芯片设计协同（Verilog级别）
- 对 Google TPU 中的某个矩阵乘法电路进行了 Verilog 级别的重写，去除冗余位，保持功能正确性；
这一建议已被采纳进入未来一代芯片设计流程中，显著节省面积与能耗。
✅ AI 模型训练加速（包括 Gemini 自身）
- 优化了 Gemini 模型训练中的矩阵乘法内核，加速 23%，整体训练时间缩短 1%，在 Google 的计算规模下节省了大量能源和资源。
- 对 FlashAttention 内核的低级 GPU 指令进行重构，速度提升达 32.5%。
✅ 数学与算法发现
在 50 个数学问题（涵盖几何、组合数学等领域）的测试中，AlphaEvolve 在 75% 的情况下重现了已知最优解，在 20% 的情况下发现了优于已有解的新解。
接触球数问题：在 11 维空间中，将接触球数（非重叠单位球体可同时接触中心球体的数量）的下界从 592 提高到 593，打破了现有记录（上界为 868）。
- 矩阵乘法：发现了比 1969 年 Strassen 算法更高效的 4×4 复数矩阵乘法算法，减少了标量乘法次数，提升了计算效率。