Nature：「令人惊叹」的通用科学Agent来了！【图1】 DeepMind联手陶哲轩等顶尖科学家，发布了能自动改进算法的AI系统——AlphaEvolve，这不是普通的AI模型，而是一个能持续进化的“AI科学家”。 它可以解决那些“有明确评估标准”的复杂问题，目前已被用于： - 矩阵乘法优化：提出一套新算法，仅需48次乘法即可完成4x4复数矩阵计算，超越1969年Strassen算法。 - 芯片设计优化：重构Verilog代码，显著简化矩阵运算电路，已应用于新版TPU设计。 - 数据中心调度：在Borg系统中实现持续优化，节省0.7%的全球计算资源。 - AI训练提速：Gemini架构中的某内核训练时间缩短1%，单项性能提升达23%。 - GPU指令优化：对FlashAttention进行低层改写，提速最高可达32.5%，让工程师“白嫖”性能提升。 更硬核的是，AlphaEvolve在数学研究上，也取得进展： - “接吻数问题”：在11维空间中找到一个新的球体配置，数量提升至593个，成果已更新至维基百科。【图2】 - 未解问题复现：在超过50个经典未解数学问题中，75%成功重现最优解，20%进一步改进现有方法。【图3】 官方表示，AlphaEvolve系统技术上由四大模块构成：【图4】 - Prompt Sampler：从数据库中选出“父程序”和参考灵感，构造prompt给大模型生成改进提案 - LLMs Ensemble：多模型组合（如 Gemini Pro / Flash）生成代码变体，也就是生成“子程序” - Evaluators Pool：自动运行程序，给出量化评估分数 - Program Database：成绩优秀的算法进入下一轮，持续进化 这种设计让AlphaEvolve具备“自我迭代”的能力，能在海量候选方案中自动筛选出最优解，极大提升科研效率。 陶哲轩也在个人主页确认，这项工作仍在推进中，后续还会在数学和算法方面发布更多新成果。【图5】 AlphaEvolve被认为是目前最接近“通用科学AI助手”的系统，正逐步成为科研人员的“第二大脑”，未来它或将推动基础科学的突破，加速人类文明的发展。 DeepMind已开放早期邀测申请，不限学术圈，填表就能有机会参与 官方博客：-a-gemini-powered-coding-agent-for-designing-advanced-algorithms/ Paper文章：-media/DeepMind.com/Blog/alphaevolve-a-gemini-powered-coding-agent-for-designing-advanced-algorithms/AlphaEvolve.pdf