Сегодня 26 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 🔥
«Мы возводили стены, а должны были строить мосты»: на PS5 вышла Death Stranding 2: On the Beach, а Кодзима опубликовал финальный трейлер игры 2 ч.
Обучать ИИ на онлайн-библиотеках законно — так решил суд в деле авторов книг против Meta 2 ч.
Пример Game Pass не заразителен: Sony не станет добавлять свои игры в PS Plus на релизе, потому что всё и так «очень хорошо» 3 ч.
«У нас всего один шанс»: разработчики Ark 2 объяснили, куда пропал амбициозный сиквел 5 ч.
Сотни торговцев персональными данными уличили в нарушении законов США 5 ч.
ФТК выплатит ещё $126 млн компенсации почти миллиону игроков Fortnite, обманутых Epic Games 6 ч.
Премия в $100 млн сработала? Meta переманила трёх исследователей ИИ из OpenAI 6 ч.
Telegram обвинили в пособничестве криптомошенникам — чёрный рынок быстро возродился после волны блокировок 6 ч.
За сокет, а не ядра: HPE предлагает доступные лицензии на Morpheus VM Essentials, чтобы привлечь недовольных политикой Broadcom 7 ч.
WinRAR экстренно устранила опасный баг, позволявший через архив запускать вредоносное ПО 10 ч.
АЭС Three Mile Island начнёт поставлять энергию Microsoft на год раньше, чем планировалось 5 мин.
ASML рассказала, когда создаст машины для выпуска чипов с разрешением 5 нм 46 мин.
Роботакси Tesla провалили старт испытаний в Техасе — автопилот систематически нарушает ПДД 51 мин.
Полные характеристики Google Pixel 10 стали известны за два месяца до анонса — местами будет даунгрейд 2 ч.
$1 вместо полумиллиарда: Western Digital отделалась символической выплатой за нарушение патентов SPEX 2 ч.
Защищённые смартфоны Oukitel WP300, WP35 Pro и WP200 Pro с массивными батареями — пауэрбанк не нужен 3 ч.
В Китае придумали, как обмануть Вселенную и создать отказоустойчивый квантовый компьютер 3 ч.
HPE представила ИИ-систему Compute XD690 на базе NVIDIA HGX B300 4 ч.
Вычислительный модуль iMX8M Mini DX-M1 оснащён ИИ-ускорителем Deepx DX-M1 4 ч.
Японцы создали смарт-ошейник для выявления стресса у кошек 5 ч.