Сегодня 06 июня 2025
18+
MWC 2018 2018 Computex IFA 2018
реклама
Новости Software

Google представила ИИ-систему AlphaEvolve, которая отлично создаёт и оптимизирует алгоритмы — она ускорит обучение других ИИ

Подразделение Google DeepMind, занимающееся разработками в сфере искусственного интеллекта, заявило о создании новой ИИ-системы под названием AlphaEvolve, ориентированной на разбор задач с поддающимися машинной обработке решениями. Разработчики уверены, что этот алгоритм поможет оптимизировать инфраструктуру, которую Google использует для обучения больших языковых моделей (LLM).

 Источник изображений: DeepMind

Источник изображений: DeepMind

В сообщении говорится, что в настоящее время DeepMind работает над созданием пользовательского интерфейса для AlphaEvolve. После завершения этого процесса доступ к ИИ-алгоритму получит ограниченное число исследователей, а позже — более широкая аудитория.

Большинство ИИ-моделей периодически галлюцинируют, что обусловлено их вероятностной архитектурой: они иногда выдумывают факты. Любопытно, что новые ИИ-алгоритмы, такие как o3 от OpenAI, галлюцинируют чаще, чем их предшественники. Это свидетельствует о сложности самой проблемы.

Для борьбы с галлюцинациями в AlphaEvolve реализован специальный механизм — автоматическая система оценок. Она задействует ИИ-модели для генерации, критики и формирования пула возможных ответов на поставленный вопрос, а также автоматически оценивает точность этих ответов.

AlphaEvolve — не первая система, использующая подобный подход. Разные исследователи, включая команду DeepMind, уже несколько лет применяют схожие методы в различных математических областях. Однако сейчас DeepMind утверждает, что использование в AlphaEvolve «самых современных» моделей, таких как Gemini, делает систему значительно более мощной по сравнению с предыдущими аналогами.

 Источник изображений: DeepMind

Процесс взаимодействия пользователя с AlphaEvolve начинается с постановки задачи. При желании пользователь может добавить больше деталей, включая инструкции, уравнения, фрагменты кода и соответствующую литературу. Также необходимо предоставить механизм для автоматической оценки ответов в виде формулы.

Поскольку AlphaEvolve может решать только те задачи, точность решений которых она способна самостоятельно оценить, система работает лишь с определёнными типами задач — в частности, в областях информатики и оптимизации систем. Ещё одно существенное ограничение заключается в том, что ИИ-система способна описывать решения только в виде алгоритмов, что делает её малопригодной для решения нечисловых задач.

В ходе тестирования AlphaEvolve решала около 50 математических задач, охватывающих различные области — от геометрии до комбинаторики. В итоге ИИ-система смогла «воспроизвести» уже известные решения в 75 % случаев и найти улучшенные варианты решений в 20 % случаев. DeepMind также протестировала систему на практических задачах, таких как повышение эффективности работы центров обработки данных Google и ускорение обучения ИИ-моделей. По данным разработчиков, AlphaEvolve создала алгоритм, который позволил вернуть в оборот 0,7 % вычислительных ресурсов Google по всему миру. Система также предложила вариант оптимизации, позволивший сократить общее время обучения моделей семейства Gemini на 1 %.

Следует отметить, что пока AlphaEvolve не совершила прорывных открытий. В одном из экспериментов система предложила вариант улучшения дизайна ИИ-ускорителя Google TPU, который ранее уже был найден с помощью других алгоритмов. Однако DeepMind приводит те же аргументы, что и многие другие разработчики в сфере ИИ: AlphaEvolve способна экономить время, позволяя специалистам сосредоточиться на решении других задач.

Источник:

Если вы заметили ошибку — выделите ее мышью и нажмите CTRL+ENTER.
Материалы по теме

window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥
Соцсеть X запретила использовать свой контент для обучения чужих ИИ 36 мин.
Google навела порядок в Gemini 2.5 Pro — исправлены накопившиеся у ИИ-модели «регрессии» 5 ч.
Game Science подтвердила дату выхода Black Myth: Wukong на Xbox и анонсировала первую скидку на игру 5 ч.
Акции Microsoft установили новый рекорд стоимости вопреки падающему рынку 6 ч.
Apple представила данные о $1,3 трлн оборота App Store перед WWDC25 16 ч.
Windows 11 получит лёгкий текстовой редактор Edit — «Блокнот» стал слишком перегружен 18 ч.
В России заработала система блокировки мошеннических сайтов и приложений 21 ч.
AMD выпустила драйвер с поддержкой видеокарт Radeon RX 9060 XT и Radeon AI Pro R9700 21 ч.
Классические Baldur’s Gate, EA Sports FC 25 и четыре новых релиза: Microsoft раскрыла, чем порадует подписчиков Game Pass в начале июня 22 ч.
Живописное приключение Sword of the Sea от создателей Abzu и The Pathless выглядит как наследник Journey — новый трейлер и дата выхода 23 ч.
В этом году МТС отключит половину своих базовых станций 3G в России 2 ч.
Intel прекратила платить клиентам, чтобы те покупали её процессоры 3 ч.
Для создания российской космической станции «Роскосмос» заказал ещё три ракеты «Ангара-А5М» 3 ч.
Intel признала, что изначально разрабатывала ангстремные техпроцессы 18A и 14A для себя, а не сторонних заказчиков 3 ч.
После рекордного обвала акции Tesla пошли вверх, поскольку Трамп и Маск готовят примирение 4 ч.
Японский лунный аппарат Resilience с мини-луноходом долетел до Луны — и мгновенно разобрался 4 ч.
В Китае испытали сверхзащищённый канал уникальной квантовой связи с взлетающей ракетой 5 ч.
Huawei и XPeng представили гигантский 87-дюймовый проекционный дисплей для авто 5 ч.
Nvidia захватила 92 % рынка видеокарт, но Intel осталась лидером на рынке GPU 5 ч.
Razer выпустила Phantom Collection — клавиатуру, мышь, гарнитуру и коврик в полупрозрачных корпусах 6 ч.