Подразделение Google DeepMind компании Alphabet Inc. сегодня представило подробную информацию о AlphaEvolve — искусственном интеллекте, способном решать сложные задачи программирования и математики.

Компания утверждает, что использовала AlphaEvolve, чтобы сделать свои центры обработки данных более эффективными. Кроме того, агент ИИ показывает многообещающие результаты в качестве инструмента для математических исследований и разработки чипов.

AlphaEvolve выполняет обработку в несколько этапов. Когда ему дается задача программирования, агент использует легкую языковую модель Gemini 2.0 Flash от Google LLC для генерации нескольких фрагментов кода. Затем автоматизированный механизм оценки ранжирует эти фрагменты кода по качеству. Оттуда AlphaEvolve берет лучшие фрагменты кода и просит Gemini 2.0 Flash улучшить их.

Агент выполняет оптимизацию кода, сгенерированного ИИ, в течение нескольких раундов. Когда Gemini 2.0 Flash больше не может предлагать улучшения, AlphaEvolve переключается на Gemini 2.0 Pro, более эффективную модель, которая жертвует некоторой скоростью ради повышения качества вывода.

«Эволюционный процесс в AlphaEvolve использует способность современных LLM реагировать на обратную связь, что позволяет находить кандидатов, которые существенно отличаются от первоначального пула кандидатов по синтаксису и функциям», — говорят в DeepMind.

Google уже использовал AlphaEvolve в нескольких внутренних проектах. Некоторые из этих инициатив были сосредоточены на умножении матриц, математических операциях, которые модели ИИ используют для обработки данных. Матрица — это набор чисел, организованных в строки и столбцы, похожие на электронные таблицы.

Разработчики чипов не рисуют чертежи процессоров, а пишут их с использованием синтаксиса программирования Verilog. В одном из проектов AlphaEvolve помогла инженерам Google улучшить код Verilog для схемы, оптимизированной для выполнения умножения матриц. Компания включила схему в предстоящее дополнение к своей линейке процессоров TPU для искусственного интеллекта.

Большинство моделей ИИ испытывают галлюцинации. Благодаря своей вероятностной архитектуре они иногда выдумывают неправильные ответы. Фактически, более новые модели ИИ, такие как o3 от OpenAI, галлюцинируют больше, чем их предшественники.

AlphaEvolve представляет умный механизм для сокращения галлюцинаций: автоматическую систему оценки. Система использует модели для генерации, критики и получения пула возможных ответов на вопрос, а также автоматически оценивает точность ответов.