[全球网络技术综合报告] 5月14日，Google DeepMind在官方网站上宣布，它启动了Alphaevolve，Alphaevolve是一个用于设计高级算法的编程AI编程代理。据报道，该AI代理被深入集成到大型Google Gemini模型中，该模型可以自动评估一般算法的发现和优化，该算法可帮助开发人员有效地设计高质量和有效的矩阵算法。换句话说，大型模型在开发各种思想和算法方面非常出色，而Alphaevolve就像是“检查员质量”，可以根据特定标准来判断这些想法的可行性。为了展示Alphaevolve的能力，Google选择挑战具有300多年历史的数学难题 - 亲吻问题。这个问题是约会1694年，牛顿也参加了辩论和研究。困难在于确定在给定的情况下可以有多少个相同尺寸的球空间大小，这些球之间没有重叠。 Alphaevolve成功地发现了一种由593个外部球体组成的结构，在11维空间中建立了一个新的下部边界，超过了数学设置的先前记录。 此外，Alphaevolve还可能建议解决复杂数学问题的创新解决方案。基于极简主义代码的框架，它设计了一个新的基于梯度的优化程序的许多组件，并发现了矩阵复制的各种新算法。例如，它发现了一种用于矩阵的4x4复合复合繁殖算法，该算法仅需要48个标量复制，改善了Strassen在1969年提出的算法，该算法先前被认为是这种情况下最好的算法。根据报道，就实际应用而言，Alphaevolve将Gemini模型架构中核心计算的效率提高了23％，一般培训时间w缩短了1％，有效节省了很多费用。同时，它还可以优化基础的GPU指令，并在基于变压器的人工模型中获得高达32.5％的速度。 Google DeepMind的研究人员Matej Balog在接受外国媒体VentureBeat的访谈中提到：“ Alphaevolve可以发现超级复杂的算法 - 涵盖了 - 涵盖了守则的路线，并拥有简单运营商以外的复杂性结构。” （绿色的）