Google представила AlphaEvolve - эволюционного агента для открытия и оптимизации алгоритмов. Это прокачанный коктейль их исследовательских подходов, но теперь на основе больших языковых моделей Gemini. Агент сочетает креативность LLM с автоматизированными оценками, которые проверяют правильность решений, и использует эволюционный фреймворк для улучшения наиболее перспективных идей.
Как это работает? AlphaEvolve использует набор моделей Gemini - Flash для создания широкого спектра идей и Pro для глубокого анализа. Затем система проверяет, запускает и оценивает предложенные программы с помощью автоматизированных метрик. Получается эдакий автоматический программист, который пишет, тестирует и улучшает код на лету, отбирая лучшие решения и отбрасывая неудачные (видео приложено).
В Google уже применяют алгоритмы, обнаруженные AlphaEvolve, в своих дата-центрах и железе. Например, система нашла простой, но эффективный эвристический алгоритм для Borg (оркестратор датацентров Google), который уже год работает в производстве и экономит в среднем 0,7% вычислительных ресурсов компании по всему миру. Ещё AlphaEvolve оптимизировал специализированные чипы TPU и ускорил обучение моделей Gemini на 23%.
Что касается математических открытий, AlphaEvolve нашёл алгоритм умножения комплексных матриц 4x4, используя всего 48 скалярных умножений, улучшив алгоритм Штрассена 1969 года. Также система продвинулась в решении "проблемы поцелуев" (kissing number problem) - геометрической задачи, которая занимает математиков уже более 300 лет. AlphaEvolve обнаружил конфигурацию из 593 внешних сфер в 11-мерном пространстве, установив новую нижнюю границу.
Прикладываю видео Deep Dive (да они тестируют видеоподкасты в NotebookLM) в "проблему поцелуев" и то, как AlphaEvolve с ней справился. Это про то, сколько максимально неперекрывающихся сфер может касаться одной общей сферы. Задача эта стоит перед математиками уже 300 лет, и вот теперь ИИ помогает с ней справиться. Получилось клёво, но что ожидать, когда на решение бросают такие вычислительные мощности?
тут вот пейпер есть ещё
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
Как это работает? AlphaEvolve использует набор моделей Gemini - Flash для создания широкого спектра идей и Pro для глубокого анализа. Затем система проверяет, запускает и оценивает предложенные программы с помощью автоматизированных метрик. Получается эдакий автоматический программист, который пишет, тестирует и улучшает код на лету, отбирая лучшие решения и отбрасывая неудачные (видео приложено).
В Google уже применяют алгоритмы, обнаруженные AlphaEvolve, в своих дата-центрах и железе. Например, система нашла простой, но эффективный эвристический алгоритм для Borg (оркестратор датацентров Google), который уже год работает в производстве и экономит в среднем 0,7% вычислительных ресурсов компании по всему миру. Ещё AlphaEvolve оптимизировал специализированные чипы TPU и ускорил обучение моделей Gemini на 23%.
Что касается математических открытий, AlphaEvolve нашёл алгоритм умножения комплексных матриц 4x4, используя всего 48 скалярных умножений, улучшив алгоритм Штрассена 1969 года. Также система продвинулась в решении "проблемы поцелуев" (kissing number problem) - геометрической задачи, которая занимает математиков уже более 300 лет. AlphaEvolve обнаружил конфигурацию из 593 внешних сфер в 11-мерном пространстве, установив новую нижнюю границу.
Прикладываю видео Deep Dive (да они тестируют видеоподкасты в NotebookLM) в "проблему поцелуев" и то, как AlphaEvolve с ней справился. Это про то, сколько максимально неперекрывающихся сфер может касаться одной общей сферы. Задача эта стоит перед математиками уже 300 лет, и вот теперь ИИ помогает с ней справиться. Получилось клёво, но что ожидать, когда на решение бросают такие вычислительные мощности?
тут вот пейпер есть ещё
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
group-telegram.com/sergiobulaev/1252
Create:
Last Update:
Last Update:
Google представила AlphaEvolve - эволюционного агента для открытия и оптимизации алгоритмов. Это прокачанный коктейль их исследовательских подходов, но теперь на основе больших языковых моделей Gemini. Агент сочетает креативность LLM с автоматизированными оценками, которые проверяют правильность решений, и использует эволюционный фреймворк для улучшения наиболее перспективных идей.
Как это работает? AlphaEvolve использует набор моделей Gemini - Flash для создания широкого спектра идей и Pro для глубокого анализа. Затем система проверяет, запускает и оценивает предложенные программы с помощью автоматизированных метрик. Получается эдакий автоматический программист, который пишет, тестирует и улучшает код на лету, отбирая лучшие решения и отбрасывая неудачные (видео приложено).
В Google уже применяют алгоритмы, обнаруженные AlphaEvolve, в своих дата-центрах и железе. Например, система нашла простой, но эффективный эвристический алгоритм для Borg (оркестратор датацентров Google), который уже год работает в производстве и экономит в среднем 0,7% вычислительных ресурсов компании по всему миру. Ещё AlphaEvolve оптимизировал специализированные чипы TPU и ускорил обучение моделей Gemini на 23%.
Что касается математических открытий, AlphaEvolve нашёл алгоритм умножения комплексных матриц 4x4, используя всего 48 скалярных умножений, улучшив алгоритм Штрассена 1969 года. Также система продвинулась в решении "проблемы поцелуев" (kissing number problem) - геометрической задачи, которая занимает математиков уже более 300 лет. AlphaEvolve обнаружил конфигурацию из 593 внешних сфер в 11-мерном пространстве, установив новую нижнюю границу.
Прикладываю видео Deep Dive (да они тестируют видеоподкасты в NotebookLM) в "проблему поцелуев" и то, как AlphaEvolve с ней справился. Это про то, сколько максимально неперекрывающихся сфер может касаться одной общей сферы. Задача эта стоит перед математиками уже 300 лет, и вот теперь ИИ помогает с ней справиться. Получилось клёво, но что ожидать, когда на решение бросают такие вычислительные мощности?
тут вот пейпер есть ещё
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
Как это работает? AlphaEvolve использует набор моделей Gemini - Flash для создания широкого спектра идей и Pro для глубокого анализа. Затем система проверяет, запускает и оценивает предложенные программы с помощью автоматизированных метрик. Получается эдакий автоматический программист, который пишет, тестирует и улучшает код на лету, отбирая лучшие решения и отбрасывая неудачные (видео приложено).
В Google уже применяют алгоритмы, обнаруженные AlphaEvolve, в своих дата-центрах и железе. Например, система нашла простой, но эффективный эвристический алгоритм для Borg (оркестратор датацентров Google), который уже год работает в производстве и экономит в среднем 0,7% вычислительных ресурсов компании по всему миру. Ещё AlphaEvolve оптимизировал специализированные чипы TPU и ускорил обучение моделей Gemini на 23%.
Что касается математических открытий, AlphaEvolve нашёл алгоритм умножения комплексных матриц 4x4, используя всего 48 скалярных умножений, улучшив алгоритм Штрассена 1969 года. Также система продвинулась в решении "проблемы поцелуев" (kissing number problem) - геометрической задачи, которая занимает математиков уже более 300 лет. AlphaEvolve обнаружил конфигурацию из 593 внешних сфер в 11-мерном пространстве, установив новую нижнюю границу.
Прикладываю видео Deep Dive (да они тестируют видеоподкасты в NotebookLM) в "проблему поцелуев" и то, как AlphaEvolve с ней справился. Это про то, сколько максимально неперекрывающихся сфер может касаться одной общей сферы. Задача эта стоит перед математиками уже 300 лет, и вот теперь ИИ помогает с ней справиться. Получилось клёво, но что ожидать, когда на решение бросают такие вычислительные мощности?
тут вот пейпер есть ещё
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
BY Сергей Булаев AI 🤖
Share with your friend now:
group-telegram.com/sergiobulaev/1252