Как алгоритм AlphaEvolve меняет искусственный интеллект Google

AlphaEvolve: новый этап развития искусственного интеллекта в Google

Команда Google DeepMind разработала AlphaEvolve — алгоритм, работающий с большими языковыми моделями и способный самостоятельно находить и оптимизировать решения сложных математических и программных задач.

От дата-центров до дизайна чипов: масштабное влияние

AlphaEvolve повысил эффективность управления дата-центрами Google на 0,7%. Кроме того, алгоритм предложил оптимизации для дизайна TPU (Tensor Processing Unit), что улучшило производительность чипов и ускорило обучение моделей искусственного интеллекта.

Рекордные показатели скорости и точности

Алгоритм обеспечил прирост скорости на 32,5% в ядре FlashAttention и сократил время обучения моделей Gemini на 1%. AlphaEvolve предложил новый метод вычисления сложных матриц размером 4×4 с помощью 48 скалярных умножений, превзойдя классический алгоритм Страссена 1969 года.

Превосходство в решении математических задач

AlphaEvolve протестировали на более чем 50 открытых математических задачах. В 75% случаев он повторил лучшие известные решения, а в 20% превзошёл их. Например, алгоритм обнаружил новую нижнюю границу для задачи "kissing number problem", найдя конфигурацию из 593 внешних сфер в 11 измерениях.

Сотрудничество человека и искусственного интеллекта

Вместе с командой People + AI Research AlphaEvolve работает над пользовательским интерфейсом, который расширяет возможности взаимодействия между человеком и машиной. Использование автоматизированных оценщиков и развитие кодовой базы делают алгоритм более гибким и адаптивным.

Взгляд в будущее

Точная дата публичного релиза AlphaEvolve пока неизвестна. Однако инновации, которые он привносит в технологическую инфраструктуру Google, формируют будущее искусственного интеллекта. Этот алгоритм обладает значительным потенциалом для развития технологий и улучшения повседневной жизни людей.