## 489｜谷歌Deepmind发布AI编程智能体，破解世界级数学难题

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经常听咱们学习圈的同学，应该对谷歌DeepMind的几个里程碑式产品不陌生。比如在围棋上击败李世石的AlphaGo；又比如AlphaZero，不学习人类棋谱，只靠了解规则后自我对弈，最终战胜了AlphaGo；还有就是AlphaFold，这款能预测蛋白质结构的模型，帮助了许多科研团队，也助力哈萨比斯拿下了去年的诺贝尔化学奖。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025051821/1876445943256101336/051821.jpeg)

从这里也能看出，DeepMind只有在面对那些具有跨时代意义的AI项目时，才会给它们冠上 “Alpha” 这个前缀。

不过，之前的Alpha系列，大多专注于某一个特定领域。比如AlphaGo会下围棋，但不会解数学题；AlphaFold能预测蛋白质结构，但画不出一张漫画。这些产品就像是在各自领域里玩命深钻，达到了顶级专家的水准，但一旦换个赛道，可能连幼儿园水平都够不上。

不过最近，DeepMind正式发布了一个新产品，名字叫AlphaEvolve。如果用一句话来形容，它是一个可以“自我进化”的编码智能体——不仅能自己写代码，还能自己发明和改进算法。

大家知道，在很多互联网公司，通常都会有一个虚拟团队，叫做技术委员会，成员基本都是资深程序员。普通程序员负责写日常的代码，而技术委员会的专家则负责审核、优化核心代码，解决一些疑难问题。

AlphaEvolve的核心机制，就像把一位富有创造力的AI程序员，和一位严格挑剔的技术裁判合二为一。它可以自己不断尝试、淘汰、优化代码，最终“进化”出更优的算法。

听起来可能有点抽象，我打个比方：如果AlphaEvolve要解一道难题，它会先用Gemini大模型天马行空地想出一堆解决方案，然后把这些方案交给内部的AI裁判系统跑一遍，逐个打分。得分高的方案会被保留下来，作为下一轮优化的“父方案”，同时系统还会随机加入一些“变异”生成新方案。

然后继续打分、筛选、迭代……就这样循环往复。是不是有点像算法界的达尔文进化论？

经过多轮进化，系统就能自动产出一个表现优秀的算法——整个过程全自动完成，速度极快，而且不怕出错。因为每一步都有评估机制把关，也大大降低了AI幻觉造成的问题。

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AlphaEvolve已经在计算机算法和数学领域取得了一系列突破，我来给大家介绍几个它的“高光时刻”。

比如，它为谷歌庞大的数据中心设计了一种全新的调度算法。大家知道，谷歌的数据中心需要调度成千上万台服务器的资源分配，而AlphaEvolve提出的方案非常简单高效，已经在谷歌全球范围内实际运行了一年，成功多回收了平均0.7%的计算资源。

别小看这0.7%。在如此海量的服务器基础上，哪怕是一点点效率提升，带来的收益都是巨大的。

另外，在芯片设计领域，它也发挥了重要作用。谷歌一直在研发自己的TPU芯片，而AlphaEvolve用硬件描述语言重写了其中一部分电路，删掉了冗余部分。更重要的是，这个修改不仅通过了严格的功能验证，也没有影响芯片性能，最终被集成进了下一代芯片的设计流程。

这意味着，AlphaEvolve不仅能写软件代码，还能优化硬件电路。它的边界，正在被不断拓宽。

除了优化代码，AlphaEvolve还在提升AI模型训练效率方面立下了大功。它找到了一个更聪明的方法来拆分大型矩阵乘法运算，让关键计算内核的速度提升了23%。这项改进直接让Gemini模型的训练总时间缩短了约1%。

别小看这1%。对于大模型来说，哪怕压缩1%的训练时间，都意味着节省大量的算力和电费。说不定，正是这节省出来的时间，让他们能比OpenAI早几天发布新模型呢。

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当然，上面讲的是在IT工程领域的应用，AlphaEvolve在纯数学领域也有不小的突破。

它不仅能改良已有的算法，还能提出全新的数学解法，推动一些长期悬而未决的难题取得进展。当然，它解决的很多问题，别说理解原理了，我连题目都看不懂——我相信同学们大概也一样。

所以我挑了一个听起来比较“秀肌肉”的成果来说说。AlphaEvolve在最基础的矩阵乘法算法上取得了重要突破。它通过一种新颖的、基于梯度优化的策略，自动探索出多个更高效的矩阵乘法方法。

最让数学家惊讶的是，它找到了一种方案，只用48次标量乘法就能完成两个4x4复数矩阵的乘法。而人类数学家从1969年开始研究这个问题以来，最好的方案也需要49次。

换句话说，这相当于在奥运会上打破了一个持续56年未被改写的世界纪录——虽然我们不太懂这个项目是啥，但知道“破纪录”就够震撼了。

不仅仅是这一道题，研究团队还让AlphaEvolve尝试攻克了50多个数学领域的公开难题。结果显示，在大约75%的情况下，它都能重新发现人类已有的最优解——也就是说，AI想出的方案，和目前最顶尖的数学家所找到的解法一样优秀。

更难得的是，在其中约20%的问题上，它甚至提出了超越人类已知最佳方案的新解法。

在DeepMind发布的技术报告中，有一个名字频繁出现：陶哲轩。如果你对他不熟悉，我简单列几句他的履历，就能感受到什么叫“数学大神”。

他1975年出生，14岁高中毕业，21岁拿到普林斯顿博士学位，24岁成为加州大学洛杉矶分校历史上最年轻的教授。30岁出头，他证明了以自己姓命名的Green–Tao定理，31岁获得数学界最高荣誉之一——菲尔兹奖。

技术报告中之所以频繁提到陶哲轩，是因为他正是这个智能体在数学方向的外部学术顾问之一。他和几位数学家共同参与了项目，主要负责挑选并提供多个开放式的数学难题，帮助把这些纯数学问题转化成机器可以理解和打分的算法形式，并在AI得出候选解后，协助完成理论验证。

简单说的话，陶哲轩就是给AI出数学卷子的那位老师。

更有意思的是，这次他还开通了自己的YouTube频道，目前已经发布了两段各约30分钟的视频，讲的就是如何用AI解数学题。这个频道没有标题党、没有噱头，但上线短短5天，就吸引了1万多名订阅者。

让我印象最深的是第一条视频下的一条热评，一位网友说：“像陶哲轩这样的大师，居然也有了自己的 YouTube 频道，真的让人感受到这个时代的不可思议。想象一下，如果欧拉也有频道，会是什么样？”

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最后还想说一句，DeepMind在产品命名这件事上，真的可以说是吊打OpenAI。你看看ChatGPT那边，模型名字一个比一个乱——从4o到4.5，再到o1、o3、o4 mini，光是看名字你很难分清每个模型的核心能力到底是什么。

反观AlphaEvolve，就清晰多了。“Alpha”是从AlphaGo开始的传承，代表的是DeepMind的核心产品线；“Evolve”这个词，本身就有“进化、演化、逐步发展”的意思，准确传达了“从简单到复杂、从原型到成熟”的过程感。

当然，今天我只是简单介绍一下这个产品，以及它作为“自我进化型智能体”目前取得的一些核心成果。大家当作了解AI能力的进化路径就好，千万别想着自己去用这个智能体——毕竟，它能解陶哲轩出的数学题，那还是留给科研界去发光发热吧。

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最后说一件咱们AI学习圈的事。上周我在得到发起了万元现金寻找AI实干家的大赛活动，短短几天，已经有150多位高手同学参赛，提交了他们落地应用AI的案例。有5步用AI做出英文早教动画的家长，有用AI搭建了一个产品客服助手的营销顾问，有用AI自动分析岗位和简历，给招聘提效的业务经理，还有用AI搭建知识库，随时响应学生问题的老师......为咱学习圈里的高手同学们点赞，还没有参赛的同学，推荐你点击文稿区链接去围观，看完你也能动手尝试，万元现金奖励等你拿。

好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

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相关链接：

DeepMind报告原文：

https://deepmind.google/discover/blog/alphaevolve-a-gemini-powered-coding-agent-for-designing-advanced-algorithms/

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