AlphaEvolve技术突破 - 谷歌DeepMind推出通用科学人工智能AlphaEvolve 由陶哲轩等顶尖科学家参与开发 具备算法发现与优化能力 [1][14] - 在矩阵乘法算法优化中实现23%加速 使Gemini训练时间缩短1% FlashAttention提速32.5% [2][26] - 解决300年未解的"接吻数"几何问题 在11维空间发现593个外球体结构 刷新数学界记录 [4][8][10] 系统架构与运行机制 - 采用LLM驱动的三模块架构：大模型生成算法方案 自动评估器验证效果 进化框架迭代优化 [15] - 集成Gemini Flash和Gemini Pro双模型 分别负责探索广度和分析深度 [17] - 通过极简代码框架设计梯度优化程序 发现4x4复值矩阵乘法的48次标量乘法新算法 [27][28] 实际应用成效 - 部署至谷歌计算生态系统 平均持续恢复0.7%全球计算资源 提升数据中心调度效率 [19][22] - 优化TPU芯片设计 删除矩阵乘法电路冗余位 通过严格功能验证 [24][25] - 在数学领域测试50多个未解决问题 75%案例重现最优解 20%案例改进现有方案 [30][31] 未来发展前景 - 已开放早期邀请测试 面向学术圈外用户 提供友好交互界面 [13][35] - 团队计划持续汇报进展 潜在应用扩展至材料科学 药物发现等领域 [11][36][37] - 基于FunSearch研究成果 证明大模型可生成代码函数解决通用算法问题 [33]