Google создал AI-агент AlphaEvolve для автоматизации проектирования алгоритмов

DeepMind представила AlphaEvolve — AI-агент, который автоматически проектирует и оптимизирует сложные алгоритмы. Система комбинирует творческие способности больших языковых моделей Gemini с автоматическими оценивающими функциями и эволюционным алгоритмом последовательного улучшения.

Как работает эволюционный поиск AlphaEvolve использует ансамбль моделей Gemini для разделения задач.

Gemini Flash — быстрая и эффективная модель — отвечает за генерацию максимального количества идей, исследуя широкое пространство возможных решений. Gemini Pro, самая мощная модель Google, вносит критическую глубину, предлагая продуманные алгоритмические решения с учётом сложных математических принципов. Каждый кандидат — это программный код, который реализует предложенное решение.

Система запускает этот код и проверяет результаты с помощью автоматических оценивающих метрик. Это даёт объективную, количественно измеримую оценку точности и качества каждого алгоритма. Такой подход особенно мощный в областях, где прогресс можно ясно и систематически измерить — в математике и компьютерных науках.

На основе этих оценок эволюционный алгоритм выбирает лучшие решения, которые станут основой для следующего поколения кандидатов. Система накапливает все когда-либо найденные алгоритмы в базе данных и использует эту базу для создания новых предложений. Процесс итерируется, идеи совершенствуются, а результаты постепенно становятся лучше.

Практические результаты в

Google AlphaEvolve уже внедрена в production в Google и демонстрирует впечатляющие результаты: Оптимизация дата-центров — система открыла простой, но эффективный алгоритм для планирования вычислительных задач в Borg, огромной системе оркестрации дата-центров Google. Этот алгоритм год работает в production и экономит в среднем 0,7% вычислительных ресурсов Google по всему миру Дизайн чипов — AlphaEvolve предложила переписать критическую цепь умножения матриц, удалив лишние биты в ключевых операциях Ускорение обучения моделей — алгоритмы, найденные системой, включены в процесс обучения современных LLM, включая сами Gemini и Gemini Flash Математические открытия — система нашла новые решения нескольких открытых математических задач Важно, что все эти решения написаны понятным для человека кодом. Инженеры могут прочитать, понять, дебагировать и предсказать поведение алгоритма, что облегчает развёртывание в production.

Что это значит AI-агенты выходят из исследовательских лабораторий в промышленную инженерию.

AlphaEvolve показывает, что LLM могут участвовать в фундаментальных архитектурных решениях, требующих глубокого понимания компьютерных наук. Для разработчиков это означает, что часть работы по поиску оптимальных алгоритмов может быть делегирована AI, а люди сосредоточатся на более высокоуровневых задачах.