最近，AlphaEvolve这个名字在技术圈内掀起了一阵风暴。它不仅打破了持续56年未被撼动的数学记录，还让谷歌DeepMind的研究者们感到惊讶。而这一切，都是通过代码实现的。
—— 摘自一位热爱前沿科技的开发者笔记
文章导读
AlphaEvolve 是什么？
AlphaEvolve 并不是一款传统意义上的AI模型，而是一个编程智能体（Agent）。它能够自动编写、评估和优化算法，甚至可以演化整个代码库。这项能力让它在多个领域都展现出了惊人的潜力，尤其是在数学问题求解方面。
它基于 Google 的 Gemini Flash 构建，这是目前速度最快、效率最高的大语言模型之一。Gemini 提供了强大的推理能力和快速迭代的可能性，使得 AlphaEvolve 能够在极短时间内探索出大量潜在的算法结构。
打破 48次乘法奇迹
矩阵乘法是计算机科学中最基础也最重要的运算之一。长期以来，人们一直在寻找更高效的矩阵乘法方式。早在1969年，Volker Strassen 发现了一个只需要7次乘法就能完成2×2矩阵相乘的方法，比传统的8次更少。
而在过去几十年里，对于4×4复数矩阵的最优乘法次数一直停留在49次。然而，就在几天前，这一纪录被 AlphaEvolve 打破了！它成功设计出了一种只需48次乘法的新算法，震惊了整个学术界。
这不仅是对Strassen算法的一次重大超越，更是人工智能在数学发现领域的里程碑。
该成果已在GitHub上开源，并且有开发者亲自运行了AlphaEvolve生成的代码，验证了其有效性。以下是部分伪代码示例：
def matrix_multiply_optimized(A, B):\
# AlphaEvolve-generated algorithm
result = perform_48_step_multiplication(A, B)
return result
尽管这只是简化版的示意代码，但足以说明AlphaEvolve是如何通过极简框架来实现复杂优化的。
开源与社区验证
令人欣慰的是，AlphaEvolve的设计理念延续了Google DeepMind一贯的开放精神。项目负责人表示：“我们相信知识应该共享，只有这样才能推动整个人类认知的边界。”因此，所有相关代码和训练数据均已开源，任何人都可以在自己的设备上运行并验证结果。
不少开发者和技术爱好者已经开始动手尝试。来自中国的开发者梁文锋就是其中之一。他在36氪的采访中提到：“一开始我以为这只是一个噱头，但当我真正跑通了那段代码，看到48次乘法真的有效时，我彻底服气了。”
未来影响与应用
AlphaEvolve 的意义远不止于打破一个数学记录那么简单。它正在改变我们对“算法开发”的理解。传统上，算法设计需要人类专家多年的研究和反复试验，而现在，一个AI Agent可以在几小时内完成同样的工作，甚至还能提出全新的思路。
目前，AlphaEvolve 已经在Google内部落地应用，包括：
- 为 Borg 系统设计新的调度启发式；
- 优化大语言模型训练时使用的矩阵乘法内核；
- 改写 TPU 编译器中的关键模块。
这些实际应用表明，AlphaEvolve 不再只是实验室里的概念，而是已经走入了真实世界的工程实践。
此外，AlphaEvolve 还具备极强的可扩展性。它可以被部署到不同架构的硬件平台上，无论是在云端服务器还是边缘设备上都能高效运行。这意味着未来我们可能会看到更多基于 AlphaEvolve 技术的高性能计算工具出现，进一步提升AI训练和推理的速度。
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