AlphaEvolve：自动进化的算法创新者
发布于: 2025年5月20日
核心理念与要解决的问题
AlphaEvolve 是 Google DeepMind 开发的一种新型人工智能系统，旨在自动发现和优化算法。它的核心理念是将大型语言模型（LLM）的创造力与自动化评估机制相结合，在“进化”式循环中不断改进算法解决方案。
AlphaEvolve 就像一位永不疲倦的算法工程师：它可以自主编写代码、检验结果、优化改进，并逐步演化出更优秀的算法。（高级永动机牛马）
这一系统解决的是如何用 AI 自动创新算法的问题。
以往，人类在数学和计算机科学中寻找新算法往往需要专家多年努力甚至灵感突破。而 AlphaEvolve 希望让 AI 自主承担这份挑战。它背后的哲学逻辑源自达尔文进化论的思想：通过“变异”（生成多种候选方案）和“选择”（筛选保留优秀方案）来逐步逼近最优解决方案。
这种进化式优化使 AlphaEvolve 能够在庞大的解空间中探索人类未曾想到的解决路径。同时，不同于传统需要人为设计算法的方式，AlphaEvolve 依赖明确的客观指标（如正确性、运行效率）来自动判断优劣。
只要问题可以量化评估，它就能尝试改进，这为许多复杂领域打开了自动探索的大门。
AlphaEvolve 延续了 DeepMind 系列“Alpha”算法（如 AlphaGo、AlphaZero 等）的自主学习传统，但有所创新。过去这些系统多采用强化学习，而 AlphaEvolve 则放弃强化学习，转而采用更直接的遗传算法策略，使系统更简洁通用，在不同问题上更易设置。
所以有专家称其为“通用型LLM首次成功用于产生全新科学发现的范例”。归根结底，AlphaEvolve 的理念在于赋予 AI 一种“进化式创新”能力，让机器也能像人类科研工作者一样，不断尝试和改进，去攻克那些长期悬而未决的挑战。
运作机制：AlphaEvolve 如何工作？
AlphaEvolve 的运作流程可以形象地比喻为一个自动化的算法“工厂”，在其中经历提案、检验、筛选、再提案的循环。其整体架构如图所示：
AlphaEvolve 的系统架构示意图：科学家/工程师提供问题的初始程序和评估标准，系统通过 Prompt Sampler（提示组装模块）、LLM 集合（大型语言模型引擎）、Evaluators（评估器池）和 Program Database（程序数据库）协同工作，以遗传算法风格不断改进程序，最终产出最佳方案。该架构下方给出了循环控制流程的伪代码，实现父程序到子程序的变异和筛选。
使用 AlphaEvolve 时，人类用户（科学家或工程师）首先需要定义问题并提供：1）一个初始的基准程序（即便非常朴素低效也没关系），以及2）评估代码（能自动验证方案的正确性并量化其好坏的指标）。
这相当于确定了进化的“环境”和“生存标准”。之后，大型语言模型（AlphaEvolve 使用了 Google 自家的 Gemini 系列模型）会作为“大脑”参与进来，为改进算法提出各种创意。
AlphaEvolve 的核心循环流程如下：
- 首先，系统会从程序数据库中采样现有的解法作为“父代”方案，并可能选取一些高质量的解法片段作为“灵感”。
- 接着，Prompt Sampler（提示生成器）模块会将父方案和灵感片段整合，构建出描述问题和改进方向的提示(prompt)，发送给 LLM 模型。LLM（Gemini Flash 和 Gemini Pro 的组合）在提示的引导下生成改进建议，通常表现为对父程序的一个“差异修改（diff）”。
- 随后，系统将这个修改应用到父程序上，得到一个新的“子代”程序。
- 评估器会自动运行该子程序，计算其评分（例如正确解决问题所需时间、资源消耗等指标）。
- 最后，程序数据库会记录这次尝试的子程序及其成绩。如果子程序比先前的优秀，那么它将可能被选为下一轮进化的基础。
通过反复迭代上述循环，AlphaEvolve 实现了自动的“优胜劣汰”。这一分布式控制循环不断产生大量方案并筛选出高质量方案，正如生物进化中不断试错累积改进的过程。
当然，AlphaEvolve 并非盲目暴力枚举，它得益于 LLM 的知识和创造力，可以智能地生成有潜力的变种，而评估器确保每次改进都有客观依据。比如在优化代码时，Gemini Flash 模型快速提出各种不同思路（保证探索广度），Gemini Pro 模型深入生成更复杂精巧的改进（保证探索深度）。评估环节则确保只有通过验证、效果更好的代码才会“繁衍”下去。
这种人机结合的进化机制让 AlphaEvolve 既拥有模型的想象力，又具备严格的结果导向，能够在极短时间内完成过去需要人类专家反复调试的工作。
整个运作就像一个自主改进算法的循环系统：“提出方案 → 检验效果 → 优胜方案进入下一轮”，周而复始，直到找不到更好的改进为止。它可以看作一个数字化的进化工厂，在明确的评价标准下，不断淘汰劣方案、积累优方案，从而自动演化出高质量的解决方案。
取得的成果与意义
自研发以来，AlphaEvolve 已在数学、工程、科研等多个领域取得了引人注目的成果。
数据中心调度优化（工程应用）
AlphaEvolve 为谷歌内部的集群管理系统 Borg 发现了一种简单而高效的调度启发式算法，能够更好地利用服务器资源。
这个算法专门针对数据中心中常见的“资源碎片”问题：当一台机器某种资源（如内存）耗尽但其他资源仍闲置时，如何调度任务以减少浪费。
AlphaEvolve 的方案目前已在谷歌数据中心上线，并持续回收平均约0.7%的全球计算资源。
别小看0.7%，在谷歌那样规模庞大的基础设施上，这是非常可观的效率提升，相当于凭空增加了一批服务器！更重要的是，这个算法以人类可读的简单代码实现，使工程师容易理解、调试和部署。
这说明 AlphaEvolve 不仅能给出效果卓越的方案，还能保证方案具备可解释性和实用性。
芯片硬件设计优化（工程应用）
AlphaEvolve 展现了协助硬件工程的潜力，在一次实验中，它对谷歌定制 AI 加速器 TPU 中的某个高度优化的算术电路提出了改进建议。
AlphaEvolve 生成了对应 Verilog 硬件描述代码的修改版本，移除了电路中不必要的比特位，简化了实现而不改变功能。这个修改通过了严格的功能验证，并已被集成进下一代 TPU 芯片设计中。
要知道，硬件电路尤其是经过人工极致优化的电路，很少有人敢轻易修改。但 AlphaEvolve 找到了人类未察觉的优化空间。
这一成果意义在于：AI 可以用人类工程师习惯的语言（如 Verilog）提出改进，促进 AI 与硬件设计师的协作，加速未来芯片的研发。
AI 模型训练提速（软件工程应用）
AlphaEvolve 改进了大型 AI 模型训练中的核心代码，取得了显著成效，它找到了一种更聪明的划分大矩阵乘法的方法，将 Gemini LLM 架构中的一个关键计算内核提速了23%。
这一优化直接使得训练同样规模模型的总耗时减少了约1%，对于需要耗费巨量算力的前沿模型训练来说，哪怕1%的加速都意味着大量能源和时间的节省。
过去人类专家往往需要数周仔细调整才能优化这些底层代码，而 AlphaEvolve 几天的自动实验就完成了类似的任务。这让研究人员能够把省下的时间精力用于更高层次的创新。
除了矩阵运算，AlphaEvolve 还在高度优化的 GPU 汇编代码中挖掘出了提升空间：例如对 Transformer 模型中的 FlashAttention 内核实现进行了微调优化，达到了高达32.5%的加速——要知道这种低层代码通常已经很难再优化，但 AI 居然找到了突破口！
AlphaEvolve 不仅提高了AI系统本身的性能，还改变了优化工作的范式：从人工 trial-and-error 转向由 AI 自动探索优化。
矩阵乘法算法新突破（数学领域）
在基础数学计算方面，AlphaEvolve 取得了一项历史性突破——打破了 56 年来矩阵乘法算法的记录。
矩阵乘法是计算机科学的基本问题，长期以来人们希望找到更快的乘法算法。早在1969年，Volker Strassen 就发现了一个巧妙的方法，可以用7次乘法完成2×2矩阵相乘，比常规需要8次乘法更优，这奠定了矩阵乘法优化的开端。
但对于更大的矩阵，比如4×4的矩阵乘法，Strassen 算法一直保持着需要49次标量乘法的最佳纪录，半个多世纪无人打破。
AlphaEvolve 在这方面超越了专门针对矩阵乘法的前辈系统 AlphaTensor——通过自主进化算法，它找到了仅需48次标量乘法即可相乘两个4×4复矩阵的新算法。
这是首次有人类或AI能够在这个问题上超越1969年的 Strassen 算法，解决了人类数十年未解的难题。据论文报道，AlphaEvolve 总计改进了14种矩阵乘法相关算法的世界纪录，展现出其算法发现的广度。
这一成果证明了 AlphaEvolve 有能力在高度抽象的数学领域取得原创性发现，其意义不仅在于更快的矩阵运算本身（这对科学计算、图形处理等都有价值），更在于验证了 AI 在纯数学创新上的潜力。
“亲吻数”难题的新进展（数学领域）
AlphaEvolve 不仅能重现已知成果，还能在前沿数学难题上有所突破。
著名的“亲吻数问题”研究在高维空间中最多有多少个单位球可以同时接触一个单位球，这个问题已经让数学家们困惑了300多年。在很多高维度上，亲吻数的确切值仍未知，只能确定上限或下限。
AlphaEvolve 在11维亲吻数问题上取得了进展：它发现了一种新的球体构型，使得一个单位球最多可以被593个同尺寸球所接触，从而将11维的亲吻数下限提高到了593（此前的纪录是592）。
虽然只多出1个，但在如此高维复杂问题上，这是难得的突破，代表了数学领域新的进展。这再次体现了 AlphaEvolve 在组合优化和几何问题上的威力。
据报道，研究团队让 AlphaEvolve 针对50多个不同的开放数学问题进行了尝试，约75%的情况下它能自主重现当前的最佳解，20%的情况下它甚至找到了优于已知结果的新解。
意味着在很多领域，AlphaEvolve 已经具备与顶尖人类专家比肩甚至超越的探索能力。它带来的新发现无论在理论意义还是实际应用价值上都很突出：从更高效的计算方法，到资源利用优化，再到推动纯数学问题的边界，都证明了这种自动进化型 AI 系统的巨大潜力。
图：AlphaEvolve 打破的两个世界纪录示意。左图显示4×4复矩阵乘法所需的标量乘法次数，AlphaEvolve 将1969年以来的最佳纪录从49次降低到了48次。右图显示亲吻数问题在11维的已知下限，AlphaEvolve 将此前的593提升到了594（单位球接触数）。虽然提升幅度仅有1个单位，但这些难题在多年间停滞不前，AlphaEvolve 的结果标志着数学前沿的一小步跨越。
与其他自动化系统的比较
AlphaEvolve 作为一种自动进化的通用算法发现系统，和当前其它几类知名的自动化AI系统有明显区别。下面我们将其与 AutoML、OpenAI Codex、AutoGPT 等进行对比分析：
对比 AutoML（自动机器学习）
AutoML 指自动化机器学习，主要关注于为给定数据任务自动选择或优化机器学习模型和超参数等。
例如 Google 的 AutoML 或学界的 AutoML-Zero 项目，利用进化算法来设计神经网络结构。与 AlphaEvolve 相比，AutoML 的应用范围更狭窄——通常限于机器学习模型本身的优化（如模型架构搜索、参数调优），而不直接产生通用算法代码。
AlphaEvolve 则面向任意可通过代码描述并评估的问题，不局限于机器学习领域。另外，AutoML 更多是作为人类数据科学家的工具，用来加速训练模型，而 AlphaEvolve 更像一个自主研究者，能独立寻求全新的算法解法。
AutoML 相当于在调配现有的“配方”（模型）做到最优；AlphaEvolve 则能创造新配方，甚至解决与机器学习无关的纯计算难题。
两者都使用了自动搜索和评估思想，但 AlphaEvolve 在问题空间的广泛性和生成方案的复杂性上更胜一筹。
对比 OpenAI Codex
OpenAI Codex 是一种大型语言模型，用于代码生成和辅助编程。它可以根据自然语言描述自动生成代码，被集成在如 GitHub Copilot、ChatGPT 开发者模式中，为程序员提供帮助。然而，Codex 的使用方式通常是人提供需求，模型一次性给出代码，过程中由人来验证和修改。
AlphaEvolve 与其有本质区别：首先，AlphaEvolve 专注于算法发现和优化，目标是产生前所未有的新算法，而 Codex 更关注日常编程任务（如实现功能、修复 bug、重构代码）。其次，AlphaEvolve 采用进化式多轮改进，有自动评估和反馈循环，将成功方案积累提升；而 Codex 通常是一次性输出答案，缺乏由AI自主反复试错优化的机制（除非用户在人机对话中多次提示修正）。第三，AlphaEvolve 目前主要提供给研究人员使用，解决学术和工程难题，而 Codex 已面向广大开发者，集成在开发工具中服务于工业应用。
从定位上讲，AlphaEvolve 更像是“算法发明家”，Codex 则是“编程助手”。当然，两者都体现了 LLM 的强大代码生成能力，但 AlphaEvolve 在自主性和创新性上更突出——它能够自主探索未知领域，而 Codex 在本质上仍需要人类引导和针对已有问题提供解决方案。
对比 AutoGPT 等自主代理(Agent)
AutoGPT 是2023年出现的实验性开源项目，旨在构建一个基于 GPT-4 的自主代理。
用户只需给它一个目标，AutoGPT 就会自动分解任务、通过调用工具（如上网搜索）等手段，循环执行，直至达到目标。它代表了一类“让GPT自己驱动自己”的早期尝试，比如后来的BabyAGI等。
这类 Agent 系统和 AlphaEvolve 的相同点在于都尝试让AI自动运行多个循环，无需每步都有人指令。但不同之处也非常明显：首先，AlphaEvolve 限定在有清晰评价标准的算法问题空间，而 AutoGPT 尝试解决的是任意用户指定的开放性目标。
后者往往没有明确的客观评分，比如“帮我策划一次旅行”这样复杂目标，很难量化评估每一步是否最优，这使得 AutoGPT 常会走入死胡同或执行无效操作。而 AlphaEvolve 每一步都有精确的得分依据（正确/错误，速度快/慢等），从而能可靠地改进。
其次，AutoGPT 更多地依赖 GPT-4 模型的推理能力和联网获取信息来完成任务，但它并不专长于设计新算法，本质上是在已有知识范围内组合，缺乏主动探索创新的针对性。而 AlphaEvolve 明确地以产生新算法代码为目标，通过试验来获取新知识，例如找到更优的解法。
从实现上看，AutoGPT 作为通用代理，侧重整合多个工具（互联网、文件系统等），AlphaEvolve 则是一个专门的算法进化平台，侧重整合多种 AI 模型和评估模块来优化代码。换句话说，AutoGPT 是一个广撒网的多面手，但往往浅尝辄止；AlphaEvolve 则是在一个领域深耕细作，力求突破。
AlphaEvolve 的明确目标导向、自我评测能力和进化优化策略，使其在解决复杂科研问题上表现出独特的优势，是当前自主代理类AI所不具备的。
未来发展方向与影响
作为一项“通用算法发明”技术，AlphaEvolve 展现出的能力才刚刚开始，人们对其未来充满期待。
模型进步带来的能力增强
AlphaEvolve 本身依赖于大型语言模型的代码生成能力，因此随着底层 LLM 的演进（例如更强大的下一代 Gemini 模型），它的实力也会水涨船高。未来的 LLM 将更善于理解复杂指令、编写更精密的代码，这意味着 AlphaEvolve 能探索的算法复杂度和领域广度都会进一步提高。
可以预见，AlphaEvolve 将与大型模型共同进化，不断刷新其可解决问题的难度上限。也许今天它解决的是几十行代码的问题，明天就可能 tackle 数千行代码的系统级算法。
扩展到更多科研领域
目前 AlphaEvolve 已在数学和计算机工程领域证明了自己。它的通用性意味着任何能形式化为算法、并自动验证对错的问题，理论上都可以尝试应用AlphaEvolve。
未来我们可能看到它进军自然科学和工程设计领域。例如，在材料科学中设计新材料结构，在医药领域优化新药分子的合成路径，或在可持续能源领域改进控制算法等等。这些领域的问题往往复杂且多步骤，但只要能够建立相应的仿真和评估函数（比如材料性能模拟、药物活性预测），AlphaEvolve 就可能帮助找到创新方案。
当然，在这些领域应用也面临挑战，因为评价一个方案的“好”可能不像数学题那样简单（可能涉及多目标权衡，或评估过程本身耗时很长）。但 AlphaEvolve 至少可以作为研究人员的智能助理，提供大量初步想法供人类筛选，从而加速研究进程。
人机协作的新范式
AlphaEvolve 体现了 AI 和人类协同创新的一种新模式。
它并非完全取代人类——人类仍负责提出问题、设定评估标准，并对最后的成果进行解释和验证。但繁重的探索、尝试工作由AI承担，大大提高效率。未来的科研团队或工程团队，可能会把 AlphaEvolve 这样的系统当作日常工具，和人类专家一起“脑暴”。
比如在芯片设计中，人类工程师设想模块功能，AlphaEvolve 来优化实现细节；在数学研究中，数学家提出猜想思路，AlphaEvolve 去尝试构造证明或反例。
有了这样的 AI 合作者，人类可以将精力集中于高层创意和方向把控，而让 AI 来完成海量的试错实验。这种人机分工协作，将有望大幅提升创新的速度和广度。
科研与工程的加速与普惠
AlphaEvolve 的出现，标志着一种自动化创新能力开始萌芽。如果这种技术成熟并广泛应用，我们可能迎来科研与工程的加速时代。长期未解的难题可能被更快攻克，新算法的新发现将层出不穷，技术进步的周期被缩短。
同时，这种能力也有望降低创新门槛——也许中小型团队、个人开发者只要有好想法，借助 AlphaEvolve 就能尝试实现，而不必因为缺少庞大的研发人力而放弃。当然，这也要求相应的工具易用化。
DeepMind 团队已经在开发友好的用户界面，并计划推出学术早期使用者计划。可以想见，随着 AlphaEvolve 或类似系统日趋成熟，“算法设计”这件过去高深的事情将变得更加平民化，更多人能够利用AI力量解决自己领域的问题。
对人类社会的潜在影响
展望更远的未来，AlphaEvolve 代表的自动进化型 AI 可能带来一些深层次影响。
一方面，它将极大丰富人类知识和技术储备。以前我们依靠人类一项项去发明算法，而现在 AI 可能批量产出，很多长尾的小问题、小优化都会被解决。这将推动各行各业效率提升，节能降耗，创造更便利的技术环境。
另一方面，它也提出了新的责任与伦理问题：当AI开始参与创造，我们如何验证这些创造在各方面的可靠性？人类是否能够完全理解AI给出的复杂方案？在关键领域采用 AI 生成的算法是否有风险？这些都需要我们在受益的同时保持审慎。
但总体来说，AlphaEvolve 展现出的主要图景是正面的——它让人们看到了 AI 自我进化、自我完善的可能，这或许是人工智能发展进程中的一个重要里程碑，预示着未来 AI 在科研创新方面将承担更主动的角色。
AlphaEvolve 将如何影响我们的未来？
AlphaEvolve 是一种能够“自己进化编程”的人工智能。它把问题当作生物环境，把算法当作生物个体，通过不断试错和选择，来“繁衍”出更好的解决方案。对于普通读者来说，可以将其想象成一个不知疲倦的虚拟科研助手：给定任何明确目标，它会夜以继日地产生各种方案、自动验证优劣，淘汰掉不好的、保留并改进好的，直到找到令人满意的答案为止。
AlphaEvolve 之所以引人注目，在于它开启了一种AI创新的新模式。
过去，AI 更多是执行人类给定的任务，而现在 AI 开始参与到“想办法解决任务”这个创造性过程。本质上，AlphaEvolve 是将 AI 推向了更高层次应用的探索——不只是解决问题，更在于发现新的解决方案。
就像有些专家评价的那样，这项成果“相当惊艳”，是通用大模型推动科学新发现的首次成功演示。它已经证明机器可以在芯片设计、算力调度等实际工程中取得可观成效，也能在数学前沿有所斩获，为几百年的难题添砖加瓦。
AlphaEvolve 以及后继的自动进化型 AI 可能会深刻影响我们的社会。
一方面，它有潜力成为科研人员、工程师的标配工具，让创新过程大大提速，人类能够更快地应对诸如能源、医疗、科技等领域的重大挑战。另一方面，这种技术的普及也会改变教育和人才需求 —— 未来可能更需要能够与AI合作的人才，人机共同作战将成为常态。
AlphaEvolve 代表着 AI 从“能做”向“会创”迈进的重要一步。它向我们展示了一种图景：在不远的将来，AI 将作为创新的合作者甚至驱动者，和我们一起塑造未来的技术版图。
参考资料：
- DeepMind官方博客：《AlphaEvolve：A Gemini-powered coding agent for designing advanced algorithms》等
- VentureBeat 报道：《Meet AlphaEvolve, the Google AI that writes its own code — and just saved millions in computing costs》等
- Nature新闻：《DeepMind unveils “spectacular” general-purpose science AI》
- IEEE Spectrum 报道：《New AI Model Advances the “Kissing Problem” and More》
- 开源社区文章：《AlphaEvolve vs Codex：技术方向与焦点比较》
- 维基百科：AutoGPT词条 (关于自主代理AutoGPT的简介)
- 维基百科：OpenAI Codex词条（介绍Codex的用途与特性） (引用自比较分析文章)
- 科技博客：AutoML综述（介绍自动机器学习的定义和范围）