Сегодня 18 июля 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 🔥
Neverwinter Nights 2: Enhanced Edition пропала из продажи в российском Steam спустя сутки после релиза 2 ч.
VMware снова изменила условия партнёрской программы, закрыв доступ небольшим компаниям 3 ч.
Самостоятельный аддон Unfinished Business для RoboCop: Rogue City разочаровал критиков, а в Steam заслужил больше 90 % положительных отзывов 3 ч.
Легендарный турнир, знакомые персонажи и фаталити: вышел первый полноценный трейлер фильма «Мортал Комбат 2» 5 ч.
Adobe Firefly научился добавлять звуковое сопровождение к генерируемым ИИ видео 6 ч.
Netflix запустила в производство «неопровержимый» сериал по Assassin’s Creed — первые подробности 6 ч.
Telegram начал процесс приземления в России 7 ч.
«Время для ещё одного прохождения»: Cyberpunk 2077 получила крупное обновление 2.3 и вышла на Mac 8 ч.
Госдума одобрила штрафы за поиск запрещённых материалов — VPN станет отягощающим обстоятельством 8 ч.
Google почти запустила аналог ChatGPT раньше OpenAI, но руководство струсило 9 ч.
Новая статья: Обзор игрового QD-OLED 4K-монитора Gigabyte MO32U: снова в яблочко 2 ч.
Исторической стыковке кораблей «Союз» и «Аполлон» на орбите Земли исполнилось 50 лет 3 ч.
Meta и акционеры заключили мировое соглашение по иску на $8 млрд из-за утечек данных Facebook 4 ч.
Храните биткоины в сберегательной кассе: «Сбербанк» предложит услуги по хранению криптовалюты 5 ч.
Самые дорогие процессоры для ПК: AMD раскрыла цены Threadripper PRO 9000WX 5 ч.
«Степлер-убийцу» консолей Switch 2 продали на аукционе за $250 000  вместе с первой жертвой 6 ч.
Самый большой марсианский метеорит на Земле ушёл с молотка за $5,3 миллиона 8 ч.
Бразилия потратит $4,2 млрд на развитие ИИ и хочет построить один из мощнейших в мире суперкомпьютеров 8 ч.
LiXiang L7 на автопилоте ошарашил сотрудников ГИБДД в Казани — пассажиров всё равно оштрафовали 9 ч.
Многострадальный Boeing Starliner снова полетит на МКС в начале 2026 года, но людей ему в этот раз не доверят 9 ч.