AlphaEvolve：AI进化师突破数学难题壁垒

AI “进化师” AlphaEvolve 打破数学难题壁垒：从“智能改函数”到“算法设计伙伴”

谷歌DeepMind近日发布了全新编程智能体AlphaEvolve，它不仅能够自动发现通用算法，还能持续优化现有算法，在解决数学难题方面取得突破性进展。

不同于传统编程Agent，AlphaEvolve专注于算法的自动发现与持续优化。它模拟自然选择机制，通过迭代和演化，不断从大量程序候选方案中筛选出更优解。AlphaEvolve能够处理各种数学问题，只要问题可以用程序表达，结果能用函数评估，它就能进行迭代。

DeepMind研究员Matej Balog表示：“AlphaEvolve在超过50个未解数学难题上取得了成果，在约20%的问题中甚至找到了比已知方法更好的解决方案。”例如，在困扰数学界300多年的“接吻数问题”中，AlphaEvolve构建了一种由593个球体组成的结构，刷新了11维空间下的下界。

AlphaEvolve的核心原理是通过语言模型生成大量程序候选方案，结合自动评估和进化机制筛选更优算法。它可以修改完整程序，处理多个函数、组件，甚至跨语言结构协同优化，不再局限于单一函数的改写。这种更高的通用性使AlphaEvolve成为一个可编排、可扩展的算法构造与发现框架。

除了数学领域，AlphaEvolve已在谷歌内部应用于多个工程问题，例如设计新的调度启发式、优化大语言模型训练时使用的矩阵乘法内核等。这些任务之间跨度极大，但都具备一个共性：问题能用程序表达，结果能用函数评估。

AlphaEvolve的出现标志着人工智能在算法发现和优化的领域取得了重大突破。它为研究者提供了一种持续、可扩展的算法生成与优化能力，让“能被发现的算法”不再稀缺，加速人类对知识的探索步伐。

阅读本文之前，你最好先了解：

• 什么是“接吻数问题”？ 这是一个经典数学难题，旨在寻找在n维空间中，将n个点尽可能集中在一起，而使它们之间相互接触（"kissing"）的最大数量。这个难题的意义在于它与几何拓扑、组合数学等领域密切相关。
• 什么是“调度启发式”？ 这是指用于解决复杂任务安排问题的算法或策略，旨在在有限时间内找到接近最佳解的方案。这些方法广泛应用于物流运输、生产规划等领域。
• 什么是矩阵乘法内核？ 在机器学习中，矩阵乘法是许多训练算法的核心运算。优化矩阵乘法的效率可以显著提升模型训练速度和资源利用率。

AlphaEvolve 的未来展望

AlphaEvolve 的出现不仅在数学领域带来了突破，更预示着人工智能在算法设计领域未来潜力巨大。 我们可以期待：

• 更广泛的应用场景: AlphaEvolve 可以被应用于更加复杂和实际的工程问题，例如药物研发、金融建模、气候模拟等，帮助人类解决更加棘手的挑战。
• 协同工作模式: 人类与AlphaEvolve可以形成一种新的合作关系，人类提供领域知识和问题定义，而AlphaEvolve负责自动发现和优化算法，从而实现更高效的科研和开发流程。
• 算法解释与可视化: 研究者将致力于增强 AlphaEvolve 的解释性，使其能够清晰地展示其生成算法的过程和逻辑，从而帮助人们更好地理解和信任人工智能设计的解决方案。

AlphaEvolve 的发展，不仅意味着算法发现的效率提升，更代表着人工智能从“工具”向“伙伴”转变的一种重要里程碑。

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