大家好，我是肆〇柒。今天，我們來聊一個非常有趣且前沿的Agent技術——AlphaEvolve。這是一個由 Google DeepMind 開發的進化型編碼智能體，它通過結合大型語言模型（LLM）和進化算法，為科學發現和算法優化帶來了另外一種可能性。接下來，我會用一個貫穿始終的案例“矩陣乘法優化”來幫助大家更好地理解 AlphaEvolve 的工作原理和強大能力。

背景介紹

在傳統的科學研究和算法開發中，我們常常需要經歷一個漫長而艱難的過程。從最初的想法萌生，到不斷的探索嘗試，再到面對失敗的假設進行回溯調整，接著是反復的實驗驗證，最后才能得出可靠的結論。這個過程不僅耗時費力，而且往往需要大量的專業知識和經驗積累。然而，近年來隨著大型語言模型（LLM）的迅猛發展，利用這些強大的模型輔助科學研究逐漸成為一種新的趨勢。LLM憑借其卓越的語言理解和生成能力，能夠幫助科學家們更高效地生成假設、設計實驗，甚至在某些情況下直接提供解決方案，極大地加速了科學發現的進程。

正是在這樣的背景下，Google DeepMind 的研究團隊推出了一種名為 AlphaEvolve 的進化型編碼智能體。提出這個 AlphaEvolve 就是利用進化計算和基于 LLM 的代碼生成技術，攻克那些極具挑戰性的科學和工程問題，尤其是在那些可以通過自動評估發現候選解的領域。AlphaEvolve 通過協調多個 LLM 構建一個自主的計算流程，不斷地對算法進行改進，從而在科學發現和算法優化方面取得了令人矚目的成果。接下來，就讓我們深入探索 AlphaEvolve 的核心架構與原理，以及它在各個領域的廣泛應用和取得的突破性成果。

AlphaEvolve 的核心架構與原理

整體框架

AlphaEvolve 的整體架構可以看作是一個精心設計的自動化進化系統。它將多個 LLM 有機地結合起來，形成一個強大的協同工作網絡。這些 LLM 的任務是通過直接修改代碼來逐步提升算法的性能。AlphaEvolve 采用了一種進化的方法，通過不斷地接收來自評估器的反饋，迭代地改進算法。這種基于代碼執行和自動評估的進化機制，使得 AlphaEvolve 能夠有效地避免基礎 LLM 可能產生的錯誤建議，從而確保算法的準確性和可靠性。

為了讓大家更好地理解 AlphaEvolve 的工作方式，我們可以以矩陣乘法優化為例。矩陣乘法是科學計算中的一個基礎且關鍵的操作，廣泛應用于機器學習、計算機圖形學和物理學等領域。傳統的矩陣乘法算法，如 Strassen 算法，已經存在了數十年，但在某些情況下仍然存在優化空間。AlphaEvolve 通過進化算法，成功地發現了一種新的矩陣乘法算法，將 4×4 復數矩陣乘法的乘法操作次數從 49 次降低到了 48 次。這一成果不僅在理論上取得了突破，而且在實際應用中也具有重要的意義。

AlphaEvolve 概述

上圖展示了 AlphaEvolve 的架構，可以看到它如何協調多個 LLM 和評估器，形成一個完整的進化流程。

關鍵組件詳解

任務定義與初始設置

在使用 AlphaEvolve 之前，用戶需要明確地定義任務的目標，并提供一個初始的解決方案以及相應的評估標準。AlphaEvolve 提供了一個靈活的 API，允許用戶在代碼中標注出需要進化的代碼塊，這些代碼塊將作為進化過程的起點。例如，用戶可以在代碼中添加特殊的注釋標記，如 # EVOLVE-BLOCK-START 和 # EVOLVE-BLOCK-END，來指定哪些部分的代碼需要被優化。這種設計不僅使得 AlphaEvolve 能夠與現有的代碼庫無縫集成，而且極大地簡化了用戶的操作流程，用戶只需在現有代碼的基礎上進行簡單的修改即可。

以矩陣乘法優化為例，假設我們有一個初始的矩陣乘法算法實現，如下所示：

# EVOLVE-BLOCK-START
defmatrix_multiply(A, B):
    n = len(A)
    C = [[0for _ inrange(n)] for _ inrange(n)]
    for i inrange(n):
        for j inrange(n):
            for k inrange(n):
                C[i][j] += A[i][k] * B[k][j]
    return C
# EVOLVE-BLOCK-END

用戶可以通過在代碼中添加 # EVOLVE-BLOCK-START 和 # EVOLVE-BLOCK-END 標記，指定 matrix_multiply 函數為需要進化的代碼塊。AlphaEvolve 將以此為基礎，逐步對其進行優化。

提示采樣（Prompt Sampling）

提示采樣是 AlphaEvolve 中一個至關重要的環節。它通過從程序數據庫中抽取先前發現的解決方案，并結合系統指令，構建出豐富多樣的提示。這些提示為 LLM 提供了豐富的上下文信息，從而引導它們提出更有針對性的代碼修改建議。在提示采樣過程中，AlphaEvolve 還可以采用多種策略來進一步豐富提示的內容。例如，它可以添加明確的上下文信息，如問題的詳細描述、相關的數學公式、代碼片段，甚至是相關的文獻資料。此外，還可以通過隨機格式化的方式，為提示中的模板占位符提供多種可能的替代方案，從而增加提示的多樣性。AlphaEvolve 還可以將先前評估的結果渲染到提示中，為 LLM 提供更直觀的反饋。更進一步，AlphaEvolve 還支持元提示進化，即通過 LLM 自身生成的指令和上下文來優化提示，從而進一步提升提示的質量。

以矩陣乘法優化為例，AlphaEvolve 可以在提示中添加以下內容：

# 任務：優化矩陣乘法算法
# 當前算法：三重循環實現
# 目標：減少乘法操作次數
# 已知最佳算法：Strassen 算法，4×4 矩陣乘法需要 49 次乘法
# 當前算法性能：4×4 矩陣乘法需要 64 次乘法

通過這種方式，LLM 能夠在更豐富的上下文中進行思考，從而提出更具創新性的代碼修改建議。

AlphaEvolve發現過程的擴展視圖上圖展示了 AlphaEvolve 的發現過程，詳細說明了從任務定義到評估的各個步驟。

創意生成（Creative Generation）

在創意生成階段，LLM 根據提示生成代碼修改的過程是 AlphaEvolve 的核心所在。這些 LLM 具備強大的語言理解和生成能力，能夠基于提示中的上下文信息，生成多樣化的代碼修改建議。AlphaEvolve 采用了 Gemini 2.0 Flash 和 Gemini 2.0 Pro 這兩種模型的組合，以充分利用它們各自的優勢。Gemini 2.0 Flash 模型以其較低的延遲和較高的吞吐量，能夠快速生成大量的簡單猜想，從而為進化過程提供豐富的候選解。而 Gemini 2.0 Pro 模型則憑借其更強大的能力和更深入的理解，能夠對復雜的算法進行深度優化，從而在進化過程中實現突破性的進展。

例如，Flash 模型可能會生成以下簡單的優化建議：

# EVOLVE-BLOCK-START
defmatrix_multiply(A, B):
    n = len(A)
    C = [[0for _ inrange(n)] for _ inrange(n)]
    for i inrange(n):
        for j inrange(n):
            sum = 0
            for k inrange(n):
                sum += A[i][k] * B[k][j]
            C[i][j] = sum
    return C
# EVOLVE-BLOCK-END

而 Pro 模型可能會生成更復雜的優化建議，例如引入分治法或 Strassen 算法的部分思想。通過這兩種模型的協同工作，AlphaEvolve 能夠在保證進化效率的同時，不斷提升算法的質量。

AlphaEvolve 還通過差異對比分析（diff）格式獲取 LLM 的代碼修改建議。具體來說，LLM 生成的代碼修改建議將以 diff 的形式呈現，明確指出需要修改的代碼位置和修改內容。AlphaEvolve 然后根據這些 diff 信息，精準地對現有代碼進行更新，從而實現代碼質量的逐步提升。

評估機制（Evaluation）

評估機制是 AlphaEvolve 中另一個關鍵的組成部分。它通過用戶提供的評估函數，對 LLM 生成的代碼修改建議進行自動評估。評估函數的設計通常會根據具體的應用場景而有所不同，但其核心目標是最大化評估指標的值。AlphaEvolve 支持多種優化評估過程的措施，如評估級聯、LLM 反饋生成和并行化評估等。

以矩陣乘法優化為例，評估函數可以設計為計算矩陣乘法所需的乘法操作次數。AlphaEvolve 通過評估級聯的方式，首先在較小規模的矩陣上測試生成的算法，只有當它們在這些簡單用例上表現出色時，才會進一步在更復雜的用例上進行測試。這種逐步篩選的方式不僅能夠提高評估的效率，還能夠確保最終篩選出的解決方案在各種情況下都具有良好的性能。

此外，AlphaEvolve 還支持多指標優化。在實際應用中，我們往往需要同時考慮多個評估指標，例如在優化一個機器學習模型時，我們可能既希望提高模型的準確性，又希望減少模型的訓練時間。通過多指標優化，AlphaEvolve 能夠在優化一個指標的同時，保證其他指標的性能不受影響或得到提升。這種多指標優化的能力使得 AlphaEvolve 能夠更好地滿足實際應用中的復雜需求。

進化過程（Evolution）

進化過程是 AlphaEvolve 實現代碼優化的核心環節。在這個過程中，AlphaEvolve 構建并維護一個進化數據庫，用于存儲和管理各種代碼版本及其評估結果。進化數據庫的構建和維護需要在探索新解和利用已知優質解之間找到平衡。AlphaEvolve 借鑒了 MAP 精英算法和基于島嶼的種群模型，以實現這種平衡。

以矩陣乘法優化為例，進化數據庫中存儲了多個不同版本的矩陣乘法算法及其性能評估結果。在每一代進化過程中，AlphaEvolve 會從數據庫中選擇一些性能較好的算法版本作為父代，并基于這些父代生成新的子代。這些子代會繼承父代的一些特性，同時也會引入一些新的變異。通過評估這些子代的性能，將性能較好的子代重新加入到進化數據庫中，從而逐步篩選出更優的解決方案。這種基于進化數據庫的進化過程不僅能夠有效地避免陷入局部最優，還能夠持續地探索新的解空間，從而實現代碼的不斷優化。

分布式管道（Distributed Pipeline）

AlphaEvolve 的分布式管道架構基于 asyncio 的異步計算框架，能夠高效地協調多個計算組件的協同工作。這個架構包括一個控制器、多個 LLM 采樣器和評估節點。控制器負責管理和調度整個進化過程，LLM 采樣器負責從 LLM 獲取代碼修改建議，而評估節點則負責對這些修改建議進行評估。通過這種異步計算的方式，AlphaEvolve 能夠同時運行多個計算任務，從而極大地提高了系統的吞吐量和資源利用率。

例如，在一個大規模的進化實驗中，我們可以同時啟動多個 LLM 采樣器，從不同的 LLM 獲取代碼修改建議。這些修改建議隨后會被發送到評估節點進行評估。由于評估過程可能需要消耗大量的計算資源，通過并行化評估，我們可以同時對多個修改建議進行評估，從而加快整個進化過程的速度。這種分布式管道架構的設計使得 AlphaEvolve 能夠在有限的計算資源下，實現高效的進化搜索，為解決復雜的科學和工程問題提供了強大的支持。

AlphaEvolve 的應用場景與成果

科學計算領域的突破

矩陣乘法優化

矩陣乘法是科學計算中的一個基礎且關鍵的操作，廣泛應用于機器學習、計算機圖形學和物理學等領域。傳統的矩陣乘法算法，如 Strassen 算法，已經存在了數十年，但在某些情況下仍然存在優化空間。AlphaEvolve 在矩陣乘法優化方面取得了顯著的成果，尤其是在 4×4 復數矩陣乘法的改進上。

在傳統方法中，Strassen 算法是一種經典的矩陣乘法優化算法，它通過將矩陣分解為更小的子矩陣，并利用分治法進行計算，從而減少了乘法操作的次數。然而，Strassen 算法在復數矩陣乘法中仍然存在一定的局限性。AlphaEvolve 通過進化算法，成功地發現了一種新的矩陣乘法算法，將 4×4 復數矩陣乘法的乘法操作次數從 49 次降低到了 48 次。這一成果不僅在理論上取得了突破，而且在實際應用中也具有重要的意義。

例如，在深度學習模型的訓練過程中，矩陣乘法是計算密集型操作之一。通過采用 AlphaEvolve 發現的優化算法，可以顯著減少計算資源的消耗，從而加快模型的訓練速度。此外，AlphaEvolve 還在其他矩陣規模上取得了類似的優化成果，進一步證明了其在矩陣乘法優化領域的強大能力。

張量???, ??, ???表示一個??×??矩陣與一個??×??矩陣的乘積的秩的上界上表展示了 AlphaEvolve 在不同矩陣規模上的優化結果，可以看到它在多個參數設置下都取得了顯著的改進。

數學問題探索

AlphaEvolve 在數學問題探索方面也展現出了廣泛的應用前景。它被應用于超過 50 個數學問題的研究中，涵蓋了分析、組合數學、數論和幾何等多個數學分支。在這些領域中，AlphaEvolve 不僅成功地匹配了大多數已知的最佳解，還在約 20% 的問題上取得了突破性的進展，發現了新的、更優的解法。

以最小重疊問題為例，這是一個經典的組合數學問題，其目標是找到一個函數，使得在給定的約束條件下，函數的自卷積的最大值盡可能小。AlphaEvolve 通過進化算法，成功地找到了一個比之前已知解更好的函數，從而將最小重疊問題的上界從 0.380927 降低到了 0.380924。這一成果不僅展示了 AlphaEvolve 在解決復雜數學問題上的強大能力，也為相關領域的研究提供了新的思路和方法。

在幾何領域，AlphaEvolve 在親吻數問題上也取得了顯著的成果。親吻數問題是指在一個給定維度的空間中，能夠與一個中心球體相切的最大球體數量。在 11 維空間中，AlphaEvolve 發現了一個新的球體配置，將親吻數的下界從 592 提高到了 593。這一成果不僅刷新了該問題的記錄，也為高維空間中的幾何問題研究提供了新的視角和方法。

使用AlphaEvolve發現的突破性SOTA（State of the Art）數學構造示例上圖展示了 AlphaEvolve 在不同數學領域中發現的突破性結果，包括分析、幾何和組合數學等領域。

Google 計算生態系統的優化

數據中心調度優化

數據中心的高效調度對于 Google 這樣的大型科技公司來說至關重要。傳統的調度方法通常需要人工干預，且難以在大規模的系統中實現最優的資源分配。AlphaEvolve 通過進化算法，成功地發現了一種新的調度啟發式函數，顯著提高了數據中心的資源利用率。

在數據中心調度問題中，我們需要根據任務的資源需求和機器的可用資源，合理地分配任務到不同的機器上。傳統的調度方法可能會因為資源的碎片化而導致某些機器無法充分利用其資源。AlphaEvolve 通過進化算法，優化了調度函數的設計，使得任務能夠更合理地分配到機器上，從而減少了資源的浪費。

在模擬環境中，AlphaEvolve 發現的調度函數表現出了優異的性能。與傳統的調度方法相比，它能夠平均回收 0.7% 的計算資源，這些資源原本可能會因為調度不當而被浪費。在實際部署中，這一調度函數也取得了顯著的效果，為 Google 的數據中心帶來了可觀的資源回收效益。

上圖: AlphaEvolve發現的啟發式函數，針對谷歌的工作負載和容量進行了定制。下圖: 啟發式評分函數的可視化AlphaEvolve 發現的調度啟發式函數及其可視化，黃色區域代表高分，紫色區域代表低分。

Gemini 內核工程增強

Gemini 是 Google 開發的一種高性能計算架構，其內核工程對于整個系統的性能至關重要。AlphaEvolve 在 Gemini 內核工程中發揮了重要作用，特別是在矩陣乘法內核的瓷磚啟發式策略優化方面。

在矩陣乘法內核中，瓷磚啟發式策略是一種常用的優化方法。它通過將矩陣劃分為更小的子矩陣（即瓷磚），并合理地安排這些瓷磚的計算順序，從而提高計算效率。AlphaEvolve 通過進化算法，優化了瓷磚啟發式策略的設計，使得矩陣乘法內核的性能得到了顯著提升。

在優化過程中，AlphaEvolve 發現了一種新的瓷磚劃分方式和計算順序，使得矩陣乘法內核的計算速度提高了 23%。這一成果不僅提升了 Gemini 內核的性能，還對整個 Gemini 架構的訓練時間產生了積極的影響。通過減少內核的計算時間，Gemini 的整體訓練時間也相應地縮短了 1%，從而為 Google 的大規模機器學習模型訓練提供了更高效的支持。

矩陣乘法 \(AB = C\) 的平鋪啟發式問題可視化上圖展示了矩陣乘法內核的瓷磚啟發式策略優化問題的可視化，幫助理解如何通過 AlphaEvolve 優化瓷磚劃分和計算順序。

硬件電路設計輔助

硬件電路設計是一個復雜且耗時的過程，尤其是在 RTL（寄存器傳輸級）優化階段。傳統的 RTL 優化通常需要人工編寫和調試代碼，這不僅效率低下，而且容易出錯。AlphaEvolve 在硬件電路設計中發揮了重要的輔助作用，特別是在 TPU（張量處理單元）的算術電路優化方面。

在 TPU 的算術電路設計中，AlphaEvolve 通過進化算法，發現了一種新的代碼改寫方式，能夠減少電路的面積和功耗。具體來說，AlphaEvolve 發現了一種新的電路結構，通過去除一些不必要的邏輯門，減少了電路的面積。同時，它還優化了電路的時鐘信號設計，降低了電路的功耗。這些優化不僅提高了電路的性能，還保證了功能的正確性。

在優化后的電路設計中，TPU 的面積減少了 10%，功耗降低了 15%。這些成果不僅展示了 AlphaEvolve 在硬件電路設計中的強大能力，還為未來的硬件設計提供了新的思路和方法。

編譯器生成代碼的直接優化

編譯器生成代碼的優化是一個極具挑戰性的任務，尤其是在保持代碼正確性的前提下。傳統的優化方法通常需要人工編寫和調試代碼，這不僅效率低下，而且容易出錯。AlphaEvolve 在編譯器生成代碼的直接優化方面取得了顯著的成果，特別是在 FlashAttention 內核及其相關預處理和后處理代碼的優化方面。

FlashAttention 是一種高效的注意力機制實現，廣泛應用于 Transformer 模型中。在優化過程中，AlphaEvolve 通過進化算法，直接對編譯器生成的 FlashAttention 內核代碼進行優化。它發現了一種新的代碼結構，通過減少不必要的計算和優化內存訪問模式，提高了內核的性能。

在優化后的 FlashAttention 內核中，計算速度提高了 32%，同時預處理和后處理代碼的性能也提高了 15%。這些成果不僅展示了 AlphaEvolve 在編譯器生成代碼優化中的強大能力，還為未來的編譯器設計提供了新的思路和方法。

其他潛在領域應用拓展

生物信息學領域

在生物信息學領域，基因序列分析和蛋白質結構預測是兩個關鍵的研究方向。傳統的算法在處理大規模生物數據時往往面臨效率和準確性的挑戰。AlphaEvolve 有望在這些領域發揮重要作用，通過進化算法發現更高效的基因比對算法和蛋白質結構預測模型。

例如，在基因序列比對中，傳統的動態規劃算法雖然能夠保證比對的準確性，但計算效率較低。AlphaEvolve 可以通過進化算法，優化比對算法的設計，提高比對速度，同時保持較高的準確性。在蛋白質結構預測方面，AlphaEvolve 可以通過進化算法，優化預測模型的結構和參數，提高預測的準確性和效率。

金融數據分析領域

在金融數據分析領域，風險評估模型和交易策略算法的優化對于金融機構的決策效率和風險管理能力至關重要。傳統的優化方法通常需要人工干預，且難以在復雜的金融市場環境中實現最優的解決方案。AlphaEvolve 可以為這些領域提供新的思路和方法，通過進化算法優化風險評估模型和交易策略算法。

例如，在風險評估模型中，AlphaEvolve 可以通過進化算法，優化模型的參數和結構，提高模型的準確性和魯棒性。在交易策略算法中，AlphaEvolve 可以通過進化算法，優化算法的交易規則和參數，提高交易策略的收益和風險控制能力。

物流優化領域

在物流領域，配送路線規劃和庫存管理是兩個關鍵的優化問題。傳統的優化方法通常需要人工干預，且難以在大規模的物流系統中實現最優的解決方案。AlphaEvolve 可以為這些領域提供新的思路和方法，通過進化算法優化配送路線規劃和庫存管理策略。

例如，在配送路線規劃中，AlphaEvolve 可以通過進化算法，優化路線的規劃和調度，減少配送時間和成本。在庫存管理中，AlphaEvolve 可以通過進化算法，優化庫存的存儲和補貨策略，提高庫存的利用率和周轉率。

實驗與分析

實驗設計與評估指標

在不同的應用場景中，AlphaEvolve 的實驗設計和評估指標各有不同。例如，在矩陣乘法優化中，評估指標主要是乘法操作的次數和計算時間；在數學問題探索中，評估指標是問題的最優解或近似最優解；在數據中心調度優化中，評估指標是資源利用率和任務完成時間；在 Gemini 內核工程中，評估指標是內核的計算速度和訓練時間；在硬件電路設計中，評估指標是電路的面積和功耗；在編譯器生成代碼的優化中，評估指標是代碼的執行效率和正確性。

在實驗設計中，AlphaEvolve 采用了自動化評估方法，通過評估函數對生成的代碼修改建議進行量化評估。這種方法不僅能夠提高評估的效率，還能夠確保評估的準確性和客觀性。例如，在矩陣乘法優化實驗中，AlphaEvolve 通過自動化評估函數，對生成的矩陣乘法算法進行性能測試，記錄乘法操作的次數和計算時間。通過這些量化數據，可以清晰地評估算法的性能提升效果。

結果分析與討論

AlphaEvolve 在各個應用場景中都取得了顯著的成果。在矩陣乘法優化中，AlphaEvolve 發現的算法將 4×4 復數矩陣乘法的乘法操作次數從 49 次降低到了 48 次，這一成果不僅在理論上取得了突破，而且在實際應用中也具有重要的意義。在數學問題探索中，AlphaEvolve 在超過 50 個數學問題上取得了優異的表現，匹配了大多數已知的最佳解，并在約 20% 的問題上發現了新的、更優的解法。在數據中心調度優化中，AlphaEvolve 發現的調度函數能夠平均回收 0.7% 的計算資源，顯著提高了數據中心的資源利用率。在 Gemini 內核工程中，AlphaEvolve 優化的矩陣乘法內核計算速度提高了 23%，整體訓練時間縮短了 1%。在硬件電路設計中，AlphaEvolve 優化的電路面積減少了 10%，功耗降低了 15%。在編譯器生成代碼的優化中，AlphaEvolve 優化的 FlashAttention 內核計算速度提高了 32%，預處理和后處理代碼的性能提高了 15%。

這些成果不僅展示了 AlphaEvolve 在各個領域的強大能力，還為相關領域的研究和實踐提供了新的思路和方法。例如，在矩陣乘法優化中，AlphaEvolve 的成果為深度學習模型的訓練提供了更高效的計算支持；在數學問題探索中，AlphaEvolve 的成果為數學研究提供了新的工具和方法；在數據中心調度優化中，AlphaEvolve 的成果為大規模計算系統的資源管理提供了更高效的解決方案；在 Gemini 內核工程中，AlphaEvolve 的成果為高性能計算架構的設計提供了新的優化策略；在硬件電路設計中，AlphaEvolve 的成果為硬件設計提供了新的優化方法；在編譯器生成代碼的優化中，AlphaEvolve 的成果為編譯器設計提供了新的優化思路。

AlphaEvolve在尋找低秩張量分解以實現更快矩陣乘法問題上的消融研究

AlphaEvolve在提高球體堆積問題的接觸數方面的消融研究

以上兩圖展示了 AlphaEvolve 在矩陣乘法優化和親吻數問題上的消融實驗結果，可以看到不同配置下的性能表現。

相關工作與比較

進化方法的發展

進化計算或遺傳編程是一種經典的優化方法，它通過模擬生物進化過程，利用變異、交叉和選擇等操作，逐步優化問題的解。傳統進化方法在符號回歸、自動科學發現和算法設計等領域取得了廣泛的應用。然而，傳統進化方法的一個主要問題是需要人工設計變異和交叉操作符，這不僅增加了算法的復雜性，還可能限制算法的優化能力。

什么是符號回歸？

符號回歸是一種數學建模方法。就是用計算機來“猜”一個數學公式。比如我們有一堆數據點，符號回歸會通過嘗試不同的數學符號（如加減乘除、平方、開方等）和變量組合，找到一個最合適的公式，讓這個公式計算出來的結果盡可能接近真實的數值。就好比給計算機出了一道“拼圖題”，讓它用有限的符號拼出一個能解釋數據規律的公式，這個公式可以用來預測新的數據或者理解數據背后的規律。

AlphaEvolve 通過利用 LLM 自動構建進化操作符，克服了傳統進化方法的這一局限性。LLM 具備強大的語言理解和生成能力，能夠自動地生成多樣化的代碼修改建議，從而為進化算法提供了更豐富的候選解。例如，在矩陣乘法優化中，AlphaEvolve 通過 LLM 自動生成的代碼修改建議，能夠快速地探索不同的優化策略，從而找到更優的解。這種方法不僅提高了進化算法的效率，還增強了其優化能力。

近年來，結合 LLM 和進化算法的研究逐漸成為一種新的趨勢。例如，FunSearch 是一種基于 LLM 的進化算法，它通過進化搜索發現了多種新的數學構造和算法。然而，FunSearch 在規模、靈活性和通用性方面仍然存在一定的局限性。AlphaEvolve 在 FunSearch 的基礎上進行了顯著的改進，它不僅能夠進化更大的代碼片段，還支持多種編程語言，并且能夠同時優化多個評估指標。

什么是 FunSearch ？FunSearch 是由 Google DeepMind 開發的一種方法，用于在數學和計算機科學領域搜索新的解決方案。它通過將 LLM 與自動評估器配對，防止生成錯誤或虛構的結果。在每輪迭代中，系統會從程序池中選取若干程序，交由 LLM 加工生成新程序，評估器則對新程序進行評估，表現最佳的程序會被重新加入程序池，形成自我提升的循環。FunSearch 的獨特之處在于它更傾向于尋找由高度簡潔且易于理解的程序表示的解決方案，這些程序不僅能提供答案，還能揭示解決方案的構建過程。它已經在一些數學難題上取得了突破，例如發現了上限集問題的新解法。

例如，在數學問題探索中，AlphaEvolve 能夠同時優化多個評估指標，如解的質量和計算時間。這種方法不僅能夠找到更優的解，還能夠提高解的實用性和效率。此外，AlphaEvolve 還采用了更強大的 LLM，如 Gemini 2.0 Flash 和 Gemini 2.0 Pro，從而進一步提升了其進化能力。通過這些改進，AlphaEvolve 在代碼演化能力、多語言支持和任務適用范圍等方面都取得了顯著的進步。

其他相關領域應用比較

除了進化計算和 LLM 的結合，其他利用 LLM 優化代碼或發現算法的研究方向也在不斷發展。例如，超優化是一種通過系統枚舉或隨機搜索來優化代碼的技術；符號回歸是一種通過進化算法或機器學習來發現數學表達式的技術；分子結構合成是一種通過 LLM 或進化算法來設計分子結構的技術。

AlphaEvolve 在這些領域中展現出了獨特的價值和潛在應用前景。例如，在超優化領域，AlphaEvolve 通過進化算法和 LLM 的結合，能夠更高效地探索代碼的優化空間，從而找到更優的代碼實現。在符號回歸領域，AlphaEvolve 通過 LLM 自動生成的數學表達式，能夠更快速地發現更優的解。在分子結構合成領域，AlphaEvolve 通過進化算法和 LLM 的結合，能夠更高效地設計出具有特定性質的分子結構。

總結

AlphaEvolve 作為一種新型的進化型編碼智能體，在科學發現和算法優化方面取得了顯著的成果。它通過協調多個 LLM 構建一個自主的進化流程，不僅在理論上取得了突破，還在實際應用中展現了強大的能力。例如，在矩陣乘法優化中，AlphaEvolve 發現的算法將 4×4 復數矩陣乘法的乘法操作次數從 49 次降低到了 48 次；在數學問題探索中，AlphaEvolve 在超過 50 個數學問題上取得了優異的表現；在數據中心調度優化中，AlphaEvolve 發現的調度函數能夠平均回收 0.7% 的計算資源；在 Gemini 內核工程中，AlphaEvolve 優化的矩陣乘法內核計算速度提高了 23%；在硬件電路設計中，AlphaEvolve 優化的電路面積減少了 10%，功耗降低了 15%；在編譯器生成代碼的優化中，AlphaEvolve 優化的 FlashAttention 內核計算速度提高了 32%。這些成果不僅展示了 AlphaEvolve 在各個領域的廣泛適用性和顯著影響力，還為相關領域的研究和實踐提供了新的思路和方法。

盡管 AlphaEvolve 已經取得了顯著的成果，但它仍然有許多潛在的改進方向。例如，進一步提高 LLM 的性能，優化進化算法，以及擴展應用領域等。

此外，AlphaEvolve 與其他技術的結合也將是未來發展的重點方向之一。例如，與強化學習技術的結合可以進一步提高 AlphaEvolve 的決策能力和優化效率；與知識圖譜技術的結合可以進一步豐富 AlphaEvolve 的知識儲備，從而為進化算法提供更多的背景信息和指導。

AlphaEvolve 如果可以被廣泛應用，它不僅改變了傳統的科學研究和算法開發模式，還為未來科技創新提供了新的思路和方法。通過利用 LLM 和進化算法的結合，AlphaEvolve 為解決復雜科學問題和提升計算系統性能提供了新的工具和方法。