Google DeepMind tiết lộ Alphaevolve AI Agent để giải quyết các thử thách mã và toán học

Google DeepMind đã tiết lộ Alphaevolve, một tác nhân AI tiên tiến tận dụng các mô hình Gemini của mình để tự chủ khám phá và tối ưu hóa các thuật toán phức tạp. Hệ thống được thiết kế để giải quyết các thách thức cơ bản trong toán học và tăng cường các ứng dụng điện toán thực tế, biểu thị một tiến bộ đáng chú ý trong khám phá khoa học điều khiển AI. Các thuật toán bằng cách phát triển toàn bộ cơ sở mã.

Tác nhân AI mới đã chứng minh tác động trong thế giới thực đáng kể trong các hoạt động của Google. Mẫu đăng ký Có sẵn cho các bên quan tâm. Quá trình nhiều giai đoạn cho thiết kế thuật toán. Nó sử dụng một nhóm các mô hình Google Gemini của Google: Flash Gemini nhanh hơn khám phá một loạt các ý tưởng tiềm năng, trong khi Gemini Pro mạnh mẽ hơn cung cấp các đề xuất sâu sắc, sâu sắc cho các chương trình máy tính thực hiện các giải pháp thuật toán này. Việc xác minh này là rất quan trọng, vì Alphaevolve được thiết kế cho các vấn đề với các giải pháp có thể phân loại bằng máy”, như Google đưa ra. Tuy nhiên, TechCrunch cũng chỉ ra một giới hạn quan trọng: Alphaevolve chỉ có thể mô tả các giải pháp là thuật toán, làm cho nó ít phù hợp hơn cho các vấn đề phi hình số. Tối ưu hóa Borg, hệ thống quản lý cụm quy mô lớn của Google đã được sản xuất trong một năm. Trong phần cứng, Alphaevolve đã đề xuất một Verilog (ngôn ngữ mô tả phần cứng) viết lại cho một mạch số học quan trọng, một thay đổi được tích hợp thành một TPU sắp tới. Công ty đã xuất bản một chi tiết

alphaevolve tiếp tục công việc của DeepMind, trong việc áp dụng AI vào khám phá khoa học và toán học, sau các dự án như Alphageometry2, cho thấy thành công trong việc giải quyết các vấn đề Olympiad ASY Tác nhân mã hóa được cung cấp bởi các mô hình ngôn ngữ lớn để khám phá và tối ưu hóa thuật toán đa năng.”Deepmind tin rằng nó có thể biến đổi trong các lĩnh vực như khoa học vật liệu và khám phá thuốc.