Google DeepMind представила AlphaEvolve — ИИ-агента, способного полностью изобретать новые компьютерные алгоритмы и сразу внедрять их в обширную вычислительную инфраструктуру Google. AlphaEvolve объединяет крупные языковые модели Google Gemini с эволюционным методом, который автоматически тестирует, совершенствует и улучшает алгоритмы. Уже сейчас это повышает эффективность дата-центров Google, проектирования чипов и систем обучения ИИ, решая математические задачи, остававшиеся неразрешёнными десятилетиями. AlphaEvolve, который исследователь DeepMind Матеј Балог описывает как ИИ-агента кодирования на базе Gemini, может создавать сложные алгоритмы, насчитывающие сотни строк и обладающие продвинутыми логическими структурами, превосходящими простые функции. В отличие от предыдущих разработок, таких как FunSearch, который эволюционировал отдельные функции, AlphaEvolve эволюционирует целые кодовые базы, что является значительным прогрессом в создании сложных алгоритмов для научных и прикладных задач вычислений. Система уже более года работает скрытно внутри Google, показывая заметные результаты. Один из обнаруженных AlphaEvolve алгоритмов улучшает работу Borg — крупной системы управления кластером Google, возвращая в среднем 0, 7% мировых вычислительных ресурсов за счёт устранения «застрявших ресурсов» — машин, ограниченных одним ресурсом, в нём остающихся неиспользуемыми в других аспектах. Удивительно, что AI создаёт простой, понятный человеку код, который инженеры легко могут отладить и внедрить. Помимо дата-центров, AlphaEvolve улучшил дизайн аппаратного обеспечения Google, упростив важную арифметическую схему для Tensor Processing Units (TPUs). После проверки проектировщиками TPU эта оптимизация войдёт в будущие проекты чипов. Также AlphaEvolve усовершенствовал свои базовые системы, оптимизировав ядро умножения матриц, используемое в обучении моделей Gemini, добившись увеличения скорости этого процесса на 23% и уменьшения общего времени обучения на 1%. Такие повышения эффективности существенно сокращают затраты энергии и ресурсов при масштабных тренировках ИИ. В области математических инноваций AlphaEvolve разработал новый градиентный метод оптимизации, который принёс сразу несколько новых алгоритмов умножения матриц и превзошёл рекорд, установленных более 56 лет назад. В частности, он нашёл алгоритм умножения двух 4×4 матриц со сложностью 48 скалярных умножений вместо 49, что до этого было недостижимо для математиков с 1969 года.

Это значимое достижение — оно улучшило существующие алгоритмы умножения матриц и расширило границы возможного. Математическая мощь AlphaEvolve не ограничивается проблемами матриц. Проверки на более чем 50 открытых задачах в областях математического анализа, геометрии, комбинаторики и теории чисел показали, что он совпадает с лучшими решениями примерно в 75% случаев и улучшает их примерно в 20%. Например, он преодолел многовековой рекорд в геометрической задаче «число поцелуев» — найдено расположение 593 непересекающихся единичных сфер, касающихся центральной, в 11-мерном пространстве, превзойдя предыдущий рекорд в 592. Основой инновации AlphaEvolve является его эволюционный подход в сочетании с языковыми моделями Gemini. Для скорости используется Gemini Flash, для глубины — Gemini Pro, что позволяет предлагать и изменять код, который затем автоматически оценивается. Лучшие алгоритмы направляют последующие циклы эволюции. Этот процесс отличается от простого обучения — он активно исследует новые решения, совершенствуя их с помощью автоматической обратной связи, основанной на ясных критериях валидности и качества. Такой метод позволяет AlphaEvolve решать любые задачи с измеримой метрикой — будь то оптимизация энергопотребления в дата-центрах или доказательство математических утверждений. В будущем Google DeepMind планирует применять его в материаловедении, разработке лекарств и других сферах, зависящих от сложных алгоритмов. Команда разрабатывает пользовательский интерфейс совместно с группой People + AI Research и планирует программу раннего доступа для избранных ученых и исследователей, с возможностью расширения на широкий круг. AlphaEvolve — редкий научный инструмент, одновременно приносящий значительный практический эффект на масштабных уровнях. По мере развития больших языковых моделей и их расширения возможности AlphaEvolve, вероятно, будут расти. Эта система демонстрирует эволюцию искусственного интеллекта: она начинается внутри цифровой инфраструктуры Google, оптимизирует её аппаратное и программное обеспечение, а теперь и решает давно нерешённые интеллектуальные задачи в области науки и технологий.