AlphaEvolve: A Gemini-powered coding agent for designing advanced algorithms (Рубрика AI)
В середине мая Google выпустила интересную статью про своего агента AlphaEvolve, который способен разрабатывать продвинутые алгоритмы для решения задач оптимизации. По-факту, это эволюционирующий coding agent на базе пары LLM от Google. Более подробный рассказ о внутренностях этого агента доступен в отдельной научной статье (на 44 страницы). Этот алгоритм AlphaEvolve – результат коллективной работы команды Google DeepMind под руководством восьми ведущих исследователей, внесших равный вклад: Alexander Novikov, Ngân Vũ, Marvin Eisenberger, Emilien Dupont, Po-Sen Huang, Adam Zsolt Wagner, Sergey Shirobokov и Borislav Kozlovskii. Среди других авторов: Francisco J. R. Ruiz, Abbas Mehrabian, M. Pawan Kumar, Abigail See, Swarat Chaudhuri, George Holland, Alex Davies, Sebastian Nowozin, Pushmeet Kohli и Matej Balog. Данный коллектив объединил специалистов в области машинного обучения, алгоритмической оптимизации и математического моделирования.
Если говорить про схему работы агента, то ключевые моменты следующие 1. В системе используется два типа моделей
- Gemini Flash – более быстрая и эффективная модель с низкой задержкой, максимизирующая объем генерируемых идей за единицу времени
- Gemini Pro – более мощная модель, обеспечивающая периодические высококачественные предложения для прорывных решений 2. Система использует эволюционный подход к модификации кода AlphaEvolve использует эволюционную структуру, где агенты предлагают программы, реализующие алгоритмические решения в виде кода. Эти решения автоматически оцениваются при помощи чего-то типа fitness functions 3.Автоматизированная оценка Система включает автоматизированные оценщики, которые проверяют, запускают и оценивают предложенные программы по объективным метрикам. Это обеспечивает количественную оценку точности и качества каждого решения, делая систему особенно эффективной в областях, где прогресс может быть четко и систематически измерен. Вот цитата из научной статьи, на которую я давал ссылку выше
The LLM-directed evolution process is grounded using code execution and automatic evaluation
В статье ребята рассказывают про крутые результаты модели
- Повышение эффективности дата-центров: AlphaEvolve разработал эвристику для оркестратора Borg, которая непрерывно восстанавливает в среднем 0,7% мировых вычислительных ресурсов Google. - Оптимизация чипов: система предложила переписать код Verilog для удаления избыточных битов в арифметической схеме умножения матриц, что было интегрировано в новую версию TPU.
- Ускорение обучения LLM моделей: AlphaEvolve ускорил ключевой компонент архитектуры Gemini на 23%, что привело к сокращению времени обучения Gemini на 1%
- Новый алгоритм умножения матриц: AlphaEvolve обнаружил алгоритм для умножения комплексных матриц 4×4 с использованием всего 48 скалярных умножений, что превосходит алгоритм Штрассена 1969 года, что был топовым раньше.
Эти достижения базируются на предудыщих исследованиях
- AI Co-scientist (2025) - мультиагентная система на базе Gemini 2.0, предназначенная для помощи ученым в генерации новых гипотез и исследовательских предложений.
- AlphaTensor (2022) - система от DeepMind, специализирующаяся на автоматическом обнаружении новых алгоритмов умножения матриц с использованием глубокого обучения с подкреплением.
- AlphaZero (2018) - Технология глубокого обучения с подкреплением, лежащая в основе этих систем, берет свое начало от AlphaZero – самообучающейся системы DeepMind, которая освоила настольные игры, такие как го, шахматы и сёги.
В итоге, у авторов этой агентской системы большие планы на ее дальнейшее развитие, но уже в текущем состоянии результаты выглядят очень круто и применимо для широкого круга задач. По-факту, авторы показали как можно перейти от специализированных систем к более гибким агентам.
#AI #Software #Engineering #Architecture #Agents #Math #Software #ML