‌谷歌DeepMind发布革命性AI编程助手AlphaEvolve，破解300年数学难题并提升算法效率‌

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‌谷歌DeepMind发布革命性AI编程助手AlphaEvolve，破解300年数学难题并提升算法效率‌

‌2025年5月15日‌ —— 谷歌DeepMind今日凌晨正式发布全新AI编程智能体‌AlphaEvolve‌，这一突破性工具通过与谷歌大模型Gemini深度集成，能够自动评估、优化并设计高效算法，为开发者和数学家提供前所未有的助力。AlphaEvolve不仅成功解决了一道困扰人类300余年的数学难题，还在矩阵计算、GPU优化等领域取得重大进展，显著提升AI模型的训练效率。



‌破解300年数学难题：亲吻数问题‌

AlphaEvolve的首个重大成果是攻克了著名的‌“亲吻数问题”‌——这一难题自1694年起便引发数学界争论，连牛顿也曾参与研究。问题核心在于：在特定维度的空间中，最多能有多少个相同大小的球体同时接触一个中心球体而不重叠？AlphaEvolve在‌11维空间‌中发现了由‌593个外层球体‌组成的全新结构，刷新了数学家此前创造的记录，为该问题提供了更优解。

‌优化算法设计：矩阵乘法效率提升‌

AlphaEvolve的另一项突破是改进了‌矩阵乘法‌的计算方式。它设计出一种仅需‌48次标量乘法‌的算法，用于4x4复值矩阵运算，超越了1969年由Strassen提出的经典算法（此前被认为是最优解）。这一成果标志着谷歌在算法优化领域的重大进步，尤其对高性能计算、AI模型训练等场景具有深远意义。

‌加速AI训练，降低计算成本‌

AlphaEvolve还被应用于优化谷歌Gemini大模型的训练过程。通过将复杂的矩阵运算拆解为更高效的子问题，AlphaEvolve帮助Gemini的‌核心计算效率提升23%‌，整体训练时间缩短‌1%‌，显著节省了算力成本。此外，它还能优化GPU底层指令，在Transformer模型的‌FlashAttention计算‌中实现最高‌32.5%的加速‌，为AI基础设施的性能提升开辟新路径。

‌AlphaEvolve如何工作？‌

AlphaEvolve的核心能力在于其独特的“‌生成-评估-进化‌”循环：

‌大模型生成创意‌：Gemini等大模型提出算法思路，但无法保证可行性。

‌AlphaEvolve严格质检‌：作为“智能质检员”，它通过自动化评估函数验证算法的有效性。
‌持续进化优化‌：优秀的解决方案被保留并进一步改进，形成高效算法库。

这一流程不仅适用于数学难题，还能帮助开发者快速设计高性能代码，甚至优化硬件级指令。

‌未来应用前景‌

谷歌DeepMind表示，AlphaEvolve将逐步开放给更多开发者，用于算法研究、AI模型优化及科学计算等领域。“它不仅是工具，更是人类探索数学与计算边界的合作伙伴。”团队强调，未来将继续推动AlphaEvolve在更多复杂问题中的应用。



‌关于谷歌DeepMind‌
谷歌DeepMind是人工智能领域的全球领先研究机构，致力于通过AI技术解决科学与社会难题，其成果涵盖AlphaGo、AlphaFold等里程碑项目。
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