DeepMind · 编程工具
DeepMind 发布 AlphaEvolve 编程 Agent
DeepMind 推出 AlphaEvolve，一个基于 Gemini 的编程 agent，专为设计高级算法而生。该 agent 能够自主探索和优化算法结构，在多个经典算法设计任务中展现出超越传统方法的效率与创新性。AlphaEvolve 将 agent 的代码生成能力与强化学习结合，为算法自动化发现开辟了新路径。
- 域名
deepmind.google- 评分
- 5 · 重大发布
- 发布
- 2026-02-25
导读
DeepMind 在 2025 年 5 月 14 日发布 AlphaEvolve，一个由 Gemini 驱动的演化式编程 agent，用于通用算法的发现与优化。系统组合两款 Gemini 模型：Gemini Flash 负责扩大候选空间，Gemini Pro 负责深度提案；模型生成的程序由自动化评估器跑分，得分高的进入程序数据库，再被采样进新一轮的提示中，形成演化式迭代。这一框架是 2023 年 FunSearch 工作的延续，差别在于 AlphaEvolve 演化的是完整代码库而不仅是单个函数。
在 Google 内部，AlphaEvolve 已经在生产环境中跑了一年多。它为数据中心调度器 Borg 写出一段简单但显著有效的启发式规则，至今为 Google 全球计算资源持续回收 0.7% 的容量。它在矩阵乘法用的关键算术电路中改写 Verilog，删去冗余比特，提案已通过形式验证并被即将量产的 TPU 采用。它将 Gemini 架构中一个核心 kernel 的矩阵乘法分解方案重排，使该 kernel 加速 23%，整体训练时间下降 1%；在 GPU 层的 FlashAttention kernel 上则取得最高 32.5% 的提速。
AlphaEvolve 在纯数学问题上的进展同样具体。它为 4x4 复矩阵乘法找到只需 48 次标量乘法的新算法，刷新了 Strassen 1969 年算法的纪录，超过此前 AlphaTensor 的水平。在 50 多个数学分析、几何、组合与数论领域的开放问题上，约 75% 的情形它重现了已知最佳结果，约 20% 的情形改进了最优下界，其中包括 300 多年历史的 kissing number 问题：AlphaEvolve 在 11 维空间中给出 593 个外接球的新构造。团队正与 PAIR 合作构建 AlphaEvolve 的交互界面，并筹划面向学术用户的 Early Access。