Google DeepMind tanıtıldı Alfa Evrim 14 Mayıs'ta, hem teorik hem de pratik alanlarda algoritmaları otonom olarak keşfeden ve optimize eden Gemini destekli bir AI aracı. Önemli başarılar arasında matris çarpımında 56 yıllık bir rekoru kırmak, 11 boyutlu "öpüşme sayısı" gibi açık matematiksel problemlere çözümler geliştirmek ve Google'ın kendi altyapısında ölçülebilir verimlilik kazanımları sağlamak yer alıyor - veri merkezi planlamasından çip tasarımına ve büyük model eğitimine kadar. Sistem, Gemini Flash'ın hızını Gemini Pro'nun derinliğiyle harmanlayan bir teklif ve değerlendirme evrimsel döngüsünden yararlanıyor ve AI odaklı bilimsel ve endüstriyel inovasyona doğru önemli bir adım atıyor.
Arka Plan ve Bağlam
AlphaEvolve, DeepMind'ın yapay zeka destekli algoritma keşfindeki önceki başarılarından yararlanıyor; en önemlisi Alfa Tensör2022'de ilk kez Strassen'in 4×4 matris çarpımı algoritmasını geçen . AlphaEvolve, seleflerinden farklı olarak bir genel amaçlı Tekil işlevler yerine bütün kod tabanlarını geliştirebilen, yapay zeka tarafından üretilen buluşları izole görevlerden geniş algoritmik iş akışlarına genişletebilen bir aracı.
AlphaEvolve'un Önemli Atılımları
56 Yıllık Matris Çarpma Rekorunu Kırmak
- 4×4 karmaşık matris çarpımı: AlphaEvolve, Strassen'in 48'daki çığır açıcı yaklaşımının gerektirdiği 49 skaler çarpım yerine 1969 skaler çarpım gerektiren bir algoritma keşfetti. Bu, matematikçilerin elli yıldan uzun süredir aradığı bir başarıydı.
- Genel iyileştirmeler: AlphaEvolve, toplamda 14 farklı matris çarpım ayarını geliştirdi ve hem insan eliyle oluşturulan hem de daha önce yapay zekadan türetilen yöntemleri düzenli olarak geride bıraktı.
Açık Matematik Problemlerine Yeni Çözümler
- Öpüşme sayısı problemi (11 boyut): AI, merkezi bir küreye dokunan bilinen alt sınırı 592'den 593 küreye çıkardı; artımlı ama kanıtlanabilir derecede yeni Yüzyıllardır süregelen bir geometrik meydan okumada ilerlemek.
- 50'den fazla soruna ilişkin anket: Analiz, kombinatorik, geometri ve sayılar teorisi alanlarına uygulandığında, AlphaEvolve zamanın %75'inde en son teknolojiyi tekrarladı ve gelişmiş Mevcut çözümlere göre vakaların yaklaşık yüzde 20'sinde.
Teknik Yaklaşım
AlphaEvolve'un temel boru hattı şunlardan oluşmaktadır:
- Teklif oluşturma Geniş kapsamlı bir araştırma için Gemini Flash'ı ve derinlemesine akıl yürütme için Gemini Pro'yu kullanın.
- Otomatik değerlendirme, doğrulayıcı programların her adayın hem doğruluğunu hem de performansını titizlikle kontrol ettiği bir sistemdir.
- Evrimsel seçilimEn yüksek puan alan varyantları koruyarak ve en iyi veya en iyiye yakın çözümler ortaya çıkana kadar yineleme yaparak.
Bu döngü, büyük dil modellerini, evrimsel hesaplama ve otomatik teorem kanıtlama prensiplerini benimseyerek, var olan kodun basitçe yeniden ifade edilmesinden ziyade gerçek inovasyonu yönlendiren bir "algoritma fabrikasına" dönüştürüyor.
Gerçek Dünya Etkisi
Altyapı ve Verimlilik Kazanımları
- Veri merkezi planlaması: Başarıldı Yüzde 1 artış. Orkestrasyon verimliliğinde iyileştirme, Google ölçeğinde önemli enerji ve maliyet tasarruflarına dönüşüyor.
- LLM eğitim çekirdeği: Gemini modellerinin eğitiminde kullanılan bir anahtar matris çarpım çekirdeğini optimize ederek, Yüzde 23 artış. bu operasyonun hızlandırılması ve genel eğitim süresinin kısaltılması Yüzde 1 artış. —bu da yıllık milyonlarca dolarlık bilgi işlem tasarrufu anlamına geliyor.
Bilimsel Araştırma
Dahili dağıtımın ötesinde, DeepMind bir başlatmayı planlıyor Erken Erişim Programı Seçilmiş akademik araştırmacılar için, malzeme bilimi, ilaç keşfi ve karmaşık algoritmik çözümler gerektiren diğer alanlarda daha geniş araştırmalara olanak tanır.
Gelecek Beklentileri ve Zorluklar
Alana özgü kazanımlar bugüne kadar etkileyici olsa da, uzmanlar AlphaEvolve'un evrimsel yaklaşımının giderek daha karmaşık, çok aşamalı bilimsel sorunlara ölçeklenmesinin doğrulayıcı tasarımı ve model güvenilirliğinde daha fazla yenilik gerektireceği konusunda uyarıyor. Bununla birlikte, gösterilen Yapay zeka-insan sinerjisi Sorun çerçeveleme, doğrulama ve yinelemeli iyileştirme, yalnızca insanların başaramayacağı bir ölçekte yapay zeka destekli keşfe doğru umut verici bir yol açıyor.
Sonuç
AlphaEvolve, AI odaklı algoritma tasarımında bir dönüm noktası teşkil ediyor ve büyük dil modellerinin yaratıcı genişliğini disiplinli evrimsel arama ve biçimsel doğrulama ile birleştiriyor. Hem teorik ilerlemeler (geliştirilmiş matematiksel sınırlar gibi) hem de Google'ın kendi operasyonlarında somut verimlilik kazanımları sunarak, AlphaEvolve'un dönüştürücü potansiyelini vurguluyor otomatik bilimsel keşifDeepMind kapılarını dış araştırmacılara açmaya hazırlanırken, daha geniş topluluk yapay zeka ve bilimin sınırlarında benzeri görülmemiş iş birliklerine tanıklık edebilir.
Başlamak
CometAPI, Gemini AI ailesi dahil yüzlerce AI modelini tutarlı bir uç noktada toplayan birleşik bir REST arayüzü sağlar; yerleşik API anahtarı yönetimi, kullanım kotaları ve faturalama panoları ile. Birden fazla satıcı URL'sini ve kimlik bilgilerini bir arada yürütmek yerine.
Geliştiriciler erişebilir Gemini 2.5 Flash Ön API vb. aracılığıyla Kuyrukluyıldız API'siBaşlamak için, Oyun Alanında modelin yeteneklerini keşfedin ve danışın API kılavuzu detaylı talimatlar için.