一位匿名读者引用了 Ars Technica 的一篇报道：谷歌 DeepMind 研究部门声称其最新的人工智能代理标志着朝着利用该技术解决数学和科学重大问题迈出了重要一步。该系统称为 AlphaEvolve，基于该公司的 Gemini 大语言模型 (LLM)，并添加了一种“进化”方法，可以评估和改进一系列用例的算法。 AlphaEvolve 本质上是一个人工智能编码代理，但它比标准的 Gemini 聊天机器人更深入。当你与 Gemini 交谈时，总是存在产生幻觉的风险，即由于底层技术的不确定性，人工智能会编造细节。 AlphaEvolve 使用一种有趣的方法来提高处理复杂算法问题时的准确性。据 DeepMind 称，该 AI 使用自动评估系统。当研究人员与 AlphaEvolve 交互时，他们会输入问题以及可能的解决方案和探索途径。该模型使用高效的 Gemini Flash 和更注重细节的 Gemini Pro 生成多种可能的解决方案，然后由评估者对每个解决方案进行分析。进化框架使 AlphaEvolve 能够专注于最佳解决方案并对其进行改进。该公司过去的许多人工智能系统，例如蛋白质折叠 AlphaFold，都在单一知识领域进行了广泛的训练。然而，AlphaEvolve 更加动态。 DeepMind 表示 AlphaEvolve 是一种通用人工智能，可以帮助研究任何编程或算法问题。谷歌已经开始在其庞大的业务中部署它，并取得了积极的成果。 DeepMind 的 AlphaEvolve AI 优化了 Google 的 Borg 集群调度程序，将全局计算资源使用量减少了 0.7%，这对于 Google 规模来说是显着的成本节省。它还发现了一种更有效的复数值矩阵相乘算法，性能优于 AlphaTensor 等专业人工智能。此外，AlphaEvolve 还提出了针对 Google 下一代 Tensor 芯片的硬件级优化。人工智能仍然过于复杂，无法公开发布，但随着它被集成到较小的研究工具中，这种情况在未来可能会发生变化。
在 Slashdot 上阅读这个故事的更多内容。