核心观点 - AlphaEvolve是谷歌DeepMind联合顶尖科学家打造的通用科学人工智能，其数学能力被类比为AlphaGo的"神之一手"，打破了矩阵乘法领域56年以来的效率基准[1][2] - AlphaEvolve将4x4矩阵乘法的标量乘法次数从49次降至48次，虽然数字进步小但意义重大，可应用于解决复杂数学难题、改进芯片设计、提高数据中心和AI训练效率[3][4][5] - 在谷歌内部使用中，AlphaEvolve将Gemini架构中大型矩阵乘法运算加速23%，训练时间缩短1%，FlashAttention提速32.5%[5] 技术原理 算法突破 - AlphaEvolve基于Alpha Tensor框架引入进化算法，通过迭代生成、评估和优化候选算法来探索更优解，不依赖预设经验法则而是完全自由探索[11][12] - 突破传统算法的"对称性陷阱"限制，在复数矩阵乘法搜索中发现48次乘法算法，优于Strassen递归的49次，并通过数学验证[13][14] - 在更大矩阵如5×5、6×6上未能超越现有最优解，因搜索空间爆炸且未引入对称性偏置，显示完全开放搜索与约束之间需平衡[16][17][18] 系统架构 - 核心采用进化算法框架，借鉴"适者生存"理念，对Gemini生成的代码初始种群进行适应度评估、保留优异算法并迭代优化[21][26] - 结合Gemini Flash和Pro模型，Flash快速处理数据筛选代码片段，Pro深入挖掘规律整合最优代码[23][24][25] - 自动化评估系统通过多维度指标、自动化测试和反馈迭代保障算法持续优化，评估结果用于筛选和指导后续优化方向[30][31][33][34][35][36] - 异步分布式架构实现高效并行进化，不同节点分别负责算法生成、数据优化和适用度评估[38][39][40][41] 应用与前景 - 性能直接受益于基础语言模型提升，当前采用混合模型策略，模型性能与算法发现效率呈正相关[43] - 初步实现递归自我改进，将改进算法应用于基础模型形成优化闭环，如加速Gemini训练[44] - 资源消耗高度灵活，简单问题即时解决，复杂问题如矩阵乘法需数百小时计算，系统自动匹配问题难度调整资源[45] - 未来方向包括提升自动化水平替代人类主导，保持人机协作核心[46] - 被评价为"能够催生真正新技术的技术"，具有重大创新潜力[47]