DeepMind 推出“令人惊叹的”通用科学人工智能。
德国科学家都惊掉下巴：马克斯·普朗克研究所的Mario Krenn教授直呼："这论文绝了！第一次见到通用聊天AI真能搞出学术新发现！"
啥意思呢？就是说，以前那些AI工具，比如DeepMind自己的AlphaFold（那个会设计蛋白质的AI），都是专门为某件事儿量身定做的，像个“专才”。但AlphaEvolve就不一样了，它是个“全才”，啥领域的问题都能插一脚，数学、计算机，样样行！
AlphaEvolve的工作方式还有点像“进化论”。它基于DeepMind的Gemini语言模型，简单来说，用户丢给它一个问题，比如“怎么让计算更快”，再给点评分标准和一个初始方案。AlphaEvolve就跟个“点子工厂”似的，哗啦啦生成几百上千个改进方案。然后，一个“评委”算法跳出来，根据标准挨个儿打分，挑出最好的。接着，系统再根据这些好方案，脑洞大开想出新点子，慢慢地，方案就越来越强，就像生物>进化出超级厉害的算法！
DeepMind的AI科学家Matej Balog说：“我们就是在探索无数种可能性，找到解决问题的最优办法！”
其实，AlphaEvolve还有个“前辈”叫FunSearch，2023年就秀了一把，解决了好多人类都搞不定的数学难题。AlphaEvolve比它还牛，能处理更复杂的代码，挑战更难的问题，简直是“升级版”！
最夸张的是，AlphaEvolve还搞定了个超级难的数学问题——矩阵乘法（就是一堆数字排成格子然后相乘，AI训练经常用这个）。它居然找到了一种方法，在某些情况下比1969年德国数学家Volker Strassen发明的“最快算法”还要快！更离谱的是，DeepMind之前有个专门搞矩阵的AI工具叫AlphaTensor，AlphaEvolve居然把它也给比下去了！这可是个通用工具啊，啥都会一点儿，居然把专才给干翻了！
网友：
1、它并非通用，只有在经过良好验证的情况下才有效，例如在运行程序时，你可以检查结果是否正确以及运行速度。
- 但天文学和粒子物理学则无法做到这一点——因为它们需要通过太空望远镜和粒子加速器进行验证。
- 它也无法应用于医学，因为医学领域无法在人体上测试数百万个想法。
- 它也不适用于商业，因为测试通过这种方式产生的商业创意成本太高。
第一组任务将见证人工智能达到超越人类的水平，而第二组任务则不会有任何提升，因为我们已经拥有了太多无法测试的想法。
它基本上是一种基于从“搜索”中学习好主意的方法，如果人工智能可以疯狂地测试并拒绝所有坏主意，它就会偶然发现好主意。
2、AlphaEvolve 看起来更像是对他们之前的优化器和数学证明模型的改进，尤其是研究人员提出的 FunSearch：
https://deepmind.google/discover/blog/funsearch-making-new-discoveries-in-mathematical-sciences-using-large-language-models/
优化算法的算法早已存在，即使在 Alpha 家族中也是如此，只是 FunSearch 更优秀，并且提供了一个更通用的模型，并且也利用了 LLM。
AlphaEvolve 似乎继承了 FunSearch 的优势，通过使用更具代理性的设置以及比 FunSearch 更优秀的 Gemini 模型，拓宽了其应用领域。
我认为这仍然是一个突破，只是不是瞬间的突破，而是跨越多年的 Alpha 家族方法的改进。
3、AlphaEvolve的"蝴蝶效应"与奇点前夜的躁动
这个看似只优化了0.7%的"小进步"，实则藏着引爆AI革命的导火索！就像第一台蒸汽机只能抽矿井水，谁能想到它后来掀翻了整个手工业时代？让我们拆解其中暗藏的暴风眼：
1. 量变到质变的恐怖加速度• 当前效果：省0.7%资源≈谷歌全年省电够冰岛用1年• 恐怖推论：当10个/100个这样的AI同时优化不同环节时，节省率会呈指数叠加（就像用分形几何无限复制效率增益）• 现实案例：AlphaGo的棋步最初被人类嘲笑"怪异"，直到它用这些招式碾压所有棋手——现在AlphaEvolve的"怪异优化"正在重演这个剧本
2. 自我进化的雏形显现这套系统本质上建立了AI版的"达尔文实验室"：
- 生成变异（LLM疯狂脑暴）
- 自然选择（算法冷酷淘汰）
- 适者生存（解决方案自动迭代）这已经触碰到了"递归自我改进"的边缘——奇点的核心特征之一
3. 算力黑洞正在形成
• 细思极恐的细节：用来优化TPU芯片设计的AI，其结果又反哺下一代AI芯片...
• 这就形成了"AI设计芯片→芯片训练更强AI→更强AI设计更牛芯片"的死亡循环（马斯克警告的"算力 singularity"具象化）
人类站在十字路口
这0.7%就像1903年莱特兄弟12秒的飞行——当时观众说："还不如看马戏表演有趣"。但请记住：
✓ 第一台计算机ENIAC只能算弹道
✓ 第一个网页简陋得像电子便利贴
✓ 第一个AI连猫狗都分不清
当AI开始用"人类看不懂但就是更高效"的方式重构数学基石时，我们或许正在见证：一个用硅基智能重写所有知识体系的"元危机纪元"的黎明。