AI Agent的“进化狂潮”：谷歌AlphaEvolve揭秘

当我们在谈论人工智能时，往往会想到那些能写文章、画图、甚至创作音乐的强大模型。但如果有一种AI，它不仅仅是使用者，还能自己成为“创造者”，发明全新的解决问题的方法，那会是什么样子？谷歌 DeepMind 最近推出的 AlphaEvolve，或许就是这个问题的答案。它不仅仅是一个AI Agent，更像是一个踏上了“进化之路”的智能体，其能力之强大，已经开始触及科学研究和工程设计的核心领域，甚至挑战了人类数百年来未解的数学难题。

算法的诞生与进化

创意的火花与严谨的验证

想象一下，一个超级聪明的“程序员”，不仅拥有天马行空的创意，还能极其严谨地检验每一个想法。这就是 AlphaEvolve 的工作模式。它巧妙地结合了大型语言模型的强大创造力与自动化评估器的客观验证能力。它不是简单地生成代码片段，而是能够理解并重构整个算法，甚至进化出全新的算法体系。

AlphaEvolve 的核心在于其“进化”框架。它会利用强大的 Gemini 模型（包括速度更快的 Gemini Flash 和能力更强的 Gemini Pro）生成一系列可能的算法方案。这些方案随后会被送入自动化评估器进行严格的测试和评分。评估器根据预设的标准，如效率、准确性等，为每个方案打分。表现优秀的方案会被保留下来，并作为下一轮“进化”的基础，通过迭代、变异和组合，不断生成更优的算法。这个过程就像自然界中的物种进化一样，优胜劣汰，最终产生更适应“环境”（问题）的算法。

这项技术之所以引人注目，是因为它能够超越简单的函数生成，去探索那些极其复杂、跨越数百甚至数千行代码的算法结构。它不仅仅是代码助手，更是一个能够自主重写和改进算法代码的智能体，通过学习结构化的反馈循环，不断提出、评估和进化新的候选方案。

改造现实世界的触角

从数据中心到芯片设计

AlphaEvolve 的能力并非停留在理论层面，它已经开始在谷歌的实际基础设施中发挥作用。这就像一个新诞生的超级工程师，直接上手改造最核心的系统。

首先，它在谷歌庞大的数据中心效率优化上展现了非凡的能力。通过应用 AlphaEvolve 发现的启发式算法，谷歌大规模集群管理系统 Borg 得以更有效地调度计算资源，平均能够持续回收 0.7% 的全球计算资源。这个数字看似不大，但考虑到谷歌在全球拥有的服务器规模，这相当于节省了数千台服务器的运行成本，其带来的经济效益是巨大的。

其次，AlphaEvolve 深入到了硬件层面，改进了芯片设计。它能够对用于芯片设计的 Verilog 代码进行优化，找到了功能等效但更精简的电路设计方案。这些优化正在应用于谷歌未来的 TPU (Tensor Processing Unit) 设计中。这意味着 AlphaEvolve 正在直接影响未来人工智能硬件的基础性能。

更令人惊叹的是，AlphaEvolve 甚至优化了训练其自身所依赖的 Gemini 模型的过程。通过设计更智能的矩阵乘法策略，它将 Gemini 模型训练时间缩短了 1%。这形成了一个“自我改进”的循环，AI 正在加速自身的进步。

突破数学的边界

挑战古老难题与刷新记录

除了在实际工程中的应用，AlphaEvolve 在纯理论研究领域也取得了突破性的进展，尤其是在数学难题的解决上。这就像一位拥有超凡直觉的数学家，看到了人类穷尽数百年都未曾发现的数学结构。

其中最引人注目的成就之一是它在“亲吻数问题”上的突破。这个问题最早可以追溯到 17 世纪，牛顿等科学家都曾深入研究过。问题在于，在给定维度的空间中，最多能有多少个相同大小的球体，能够同时接触一个中心球体，且彼此不重叠。在低维空间，这个问题相对容易，但在高维空间，情况变得极其复杂。AlphaEvolve 在 11 维空间中发现了一个由 593 个外层球体组成的结构，刷新了数学家们长期以来的记录，建立了新的下界。这证明了 AI 在探索高维数学结构上的独特优势。

另一个重要的突破是 AlphaEvolve 在矩阵乘法算法上的改进。矩阵乘法是计算机科学中最基础的操作之一，其效率直接影响着许多计算任务的速度。自 1969 年 Strassen 算法问世以来，4×4 复数矩阵乘法一直未能被超越，需要 49 次标量乘法。AlphaEvolve 却找到了一个更高效的解决方案，仅需 48 次标量乘法，首次在这一特定设置下超越了 Strassen 算法。这一改进虽然看似微小，但在大规模计算中可以带来显著的性能提升，尤其对于依赖矩阵乘法的大型语言模型训练至关重要。

AlphaEvolve 的能力不仅限于这两个例子。DeepMind 对其进行了广泛的测试，在 50 多个开放数学问题中，AlphaEvolve 在 75% 的情况下重新发现了已知的最佳解决方案，并在 20% 的情况下找到了改进的解决方案，带来了新的发现。

未来的展望与思考

AI驱动的科学发现新时代

AlphaEvolve 的出现，预示着一个由 AI 驱动的科学发现新时代的到来。它不再仅仅是一个被动执行任务的工具，而是能够主动探索、发明和优化的智能体。这种能力的应用前景极为广阔，从发现新材料、设计新药物，到优化复杂的商业运营流程，都可能受益于 AlphaEvolve 及其后续发展。

然而，AlphaEvolve 目前的能力也并非没有限制。它更适合解决那些可以通过自动化评估给出客观、可量化反馈的问题。对于那些结果难以量化或需要主观判断的问题，它的应用可能 still face challenges. 此外，尽管它能生成复杂代码，但其输出的易读性和可维护性仍是需要关注的方面，尽管 DeepMind 表示其产生的代码是可读且易于工程师采用和扩展的。

谷歌 DeepMind 计划为选定的学术用户提供 AlphaEvolve 的早期访问机会，这预示着其未来可能走向更广泛的应用。随着技术的不断成熟，我们可以期待看到更多由 AI 发明的算法和解决方案，它们将以前所未有的方式改变我们的生活和工作。AlphaEvolve 的进化之路才刚刚开始，它将带领我们走向何方，令人充满期待。