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).

HUAWEI Pura 80 Ultra глазами фотографа

Обзор смартфона HUAWEI Pura 80 Ultra: зум, которому нет равных

Первый взгляд на смартфон HUAWEI Pura 80 Ultra

Пять причин полюбить HONOR 400

Обзор смартфона HONOR 400: реаниматор

HUAWEI nova Y73: самый недорогой смартфон с кремний-углеродной батареей

Обзор HUAWEI MatePad Pro 12.2’’ (2025): обновление планшета с лучшим экраном

Обзор смартфона HUAWEI nova Y63: еще раз в ту же реку

Обзор ноутбука HONOR MagicBook Pro 14 (FMB-P) на платформе Core Ultra второго поколения

Пять причин полюбить ноутбук HONOR MagicBook Pro 14

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.

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.