Подразделение Google DeepMind, входящее в состав компании Alphabet Inc., в настоящий момент обнародовало детали AlphaEvolve — системы искусственного интеллекта, способной решать задачи в сферах программирования и математики необычайной сложности.
Компания сообщает, что AlphaEvolve уже используется для повышения эффективности работы их центров обработки данных. Более того, ИИ демонстрирует значительный потенциал как инструмент для математических исследований и разработки микросхем.
AlphaEvolve выполняет обработку в несколько этапов. При получении задачи программирования агент применяет легковесную языковую модель Gemini 2.0 Flash от Google LLC для создания нескольких вариантов кода. Затем автоматическая система оценки ранжирует эти решения по качеству. После этого AlphaEvolve выбирает наилучшие фрагменты кода и направляет их на улучшение к Gemini 2.0 Flash.
Процесс оптимизации кода, разработанного ИИ, проходит в несколько раундов. Когда Gemini 2.0 Flash уже не может улучшить код, AlphaEvolve переключается на Gemini 2.0 Pro, более мощную модель, которая отдает предпочтение качеству вывода перед скоростью.
«Эволюционный процесс в AlphaEvolve задействует способность современных LLM учитывать обратную связь, что позволяет создавать варианты, которые существенно отличаются от начального набора по структуре и функциям», — комментируют в DeepMind.
Google уже использовала систему AlphaEvolve в ряде внутренних проектов. Несколько из них были сосредоточены на выполнении операций с матрицами, что является ключевым компонентом в обработке данных ИИ. Матрицы представляют собой наборы чисел, расположенные в виде строк и столбцов, похожие на таблицы.
Инженеры-разработчики микросхем не создают чертежи процессоров, а пишут их, используя программный язык Verilog. В одном из проектов AlphaEvolve была задействована для оптимизации кода Verilog, применяемого для схемы, адаптированной для выполнения матричного умножения. Эта схема станет частью ожидаемого дополнения к линейке процессоров TPU для ИИ от компании.
Большинство ИИ-моделей склонны к галлюцинациям. Из-за вероятностной архитектуры они иногда создают неверные ответы. На самом деле, более современные модели ИИ, такие как o3 от OpenAI, галлюцинируют чаще, чем предыдущие версии.
AlphaEvolve предлагает передовое решение для уменьшения количества галлюцинаций: автоматизированную систему оценки. Эта система задействует модели для генерации, анализа и формирования возможных решений, а также автоматически оценивает и проверяет их точность.
Источник: iXBT
