牛透社 5 月 16 日消息，Google DeepMind发布了其最新项目AlphaEvolve，结合了Gemini AI模型的编程能力和进化算法的创新方法，突破了传统算法的局限，推动了AI技术的进一步发展。AlphaEvolve不仅在算法设计上取得了重大突破，还在数据中心调度、芯片设计以及大语言模型优化等实际问题中展现出了强大的应用潜力。
在算法创新方面，AlphaEvolve成功改进了已有的矩阵计算算法，超越了使用了56年的Strassen算法，通过减少计算步骤显著提高了计算效率。更重要的是，AlphaEvolve能够自动生成新的、经验证的高效算法，能够解决数据中心任务调度和芯片设计等复杂问题。这些创新的算法不仅表现出AI的超人编程能力，更展示了其在优化现代AI生态系统中的关键角色。

DeepMind的研究人员表示，AlphaEvolve所采用的进化方法可以持续测试和优化新算法，生成的解决方案是前所未见的、完全创新的，这些结果并未出现在训练数据中。普林斯顿大学的算法专家Sanjeev Arora也认为，尽管AlphaEvolve的突破主要体现在算法搜索上，但这一方法具有广泛的应用潜力，可以推动多个领域的进步。

AlphaEvolve的推出标志着AI在算法设计领域的重大进步，它不再只是简单的知识重组，而是能够生成真正原创的解决方案。这一进展为AI未来在更复杂的商业和技术问题上提供了新的思路，表明AI有望在更广泛的领域中发挥创造性作用，解决尚未被解决的难题。

随着AlphaEvolve的发展，DeepMind有望将其进化算法与强化学习技术相结合，进一步推动AI在算法优化之外的多领域应用，探索新的可能性。AI驱动的编程工具不仅改变了软件开发的方式，还使开发者能够自动化繁琐的工作流程，极大提升了开发效率。这一切表明，AI的创新潜力正逐渐超越传统技术边界，进入更加开放和灵活的应用场景。