在计算和数学的世界，算法创新长期以来都依赖于人类专家的创造力和经验。然而，随着大模型技术的进步，算法设计正悄然发生变革。来自 Google Deepmind 的 AlphaEvolve，作为一款由 Gemini 模型驱动的进化式自动化编程工具，正以独特的方式推动算法创新，助力解决更为复杂和基础性的科学与工程难题。
AlphaEvolve 的底层机制兼具灵活性和自主性。它融合了不同类型的大型语言模型，既有追求速度和创意广度的 Gemini Flash，也有聚焦深度和洞见的 Gemini Pro。这些模型协同工作，生成多样化的算法方案，并以代码形式实现。系统并非简单依赖模型输出，而是引入了自动化的评估器，实时验证和量化每一份程序的正确性与优劣。所有代码方案汇总至数据库，并通过进化算法筛选出表现最优的代码，为下一轮方案生成提供基础。这种机制使得 AlphaEvolve 能够持续自我迭代和优化，逐步逼近更高效、更创新的解法。
AlphaEvolve 在多个领域展现了实际价值。首先是在 Google 的数据中心调度优化中。作为全球计算资源调度的核心，Borg 系统通过 AlphaEvolve 提供的一套全新启发式算法，实现了平均 0.7% 的计算资源回收。这一看似微小的比例，乘以 Google 庞大的基础设施，带来的整体效益极为可观。更重要的是，AlphaEvolve 输出的是结构清晰、易于理解和维护的代码，降低了运维难度，也为后续调整提供了便利。
硬件设计是另一个典型应用场景。AlphaEvolve 能以 Verilog 语言直接输出硬件描述代码，建议删除矩阵乘法电路中多余的比特位，并通过严密的自动化验证，确保电路功能不受影响。这样生成的方案已经集成进了新一代的 Tensor Processing Unit（TPU）芯片设计流程，展现出 AI 与硬件工程师协作创新的巨大潜力。
在深度学习基础技术领域，AlphaEvolve 亦有突破。例如，它通过自动分解大规模矩阵乘法，显著加速了 Gemini 架构下关键算子的执行速度，缩短了整体模型训练时间。对于 FlashAttention 这类已经高度优化的 GPU 内核，AlphaEvolve 甚至还能实现高达 32.5% 的性能提升，这对于节约算力和能源、提升研发效率意义重大。
数学与算法理论同样得益于 AlphaEvolve 的探索能力。过去，AlphaTensor 已在二元矩阵乘法领域实现突破，而 AlphaEvolve 则进一步将创新推广到更宽泛的问题。例如，它为复数 4×4 矩阵乘法提出了仅需 48 次标量乘法的新算法，超越了 Strassen 自 1969 年以来被认为最佳的同类解法。更令人瞩目的是，在对 50 多个数学难题的自动探索中，AlphaEvolve 在约 75% 的案例中重现了现有最优结果，并在 20% 的问题上实现了突破。比如著名的“亲吻数问题”，AlphaEvolve 首次在 11 维空间下构造出 593 个外接球的解法，刷新了该领域的下界。
这些成果的背后，AlphaEvolve 展示出自动化算法设计的广阔前景。它的通用性不仅限于数学和计算机科学，只要问题可以用算法来描述且可自动验证，AlphaEvolve 都有望参与到从材料科学、药物发现到可持续发展等领域的复杂创新之中。系统的进步也为研发者带来便利：专家原本需要数周才能完成的算子优化，如今可以在几天内由 AlphaEvolve 自动完成，大幅提升了研发效率。
目前，AlphaEvolve 已在 Google 内部广泛部署，并建立了友好的用户交互界面，向学术界开放早期体验。未来，随着底层大模型能力的提升，AlphaEvolve 有望进一步扩展其适用范围和创新深度。更重要的是，这种自动化、进化式的工具，不仅在推动算法极限，也为人机协作开辟了新路径，使算法创新更加高效、透明、可持续。
从根本上看，AlphaEvolve 的意义不仅在于发现了某些特定问题的新解，而在于为算法创新带来了一种持续自进化的新范式。随着技术进步和应用场景的拓展，自动化算法设计将成为推动科学与工程创新不可或缺的重要力量。
参考链接
AlphaEvolve: A Gemini-powered coding agent for designing advanced algorithms
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