Уважаемые коллеги!

К обсуждению предлагаются новые возможности системы «AlphaEvolve»:

AlphaEvolve: A coding agent for scientific and algorithmic discovery

Alexander Novikov*, Ngân Vu˜*, Marvin Eisenberger*, Emilien Dupont*, Po-Sen Huang*, Adam Zsolt Wagner*, Sergey Shirobokov*, Borislav Kozlovskii*, Francisco J. R. Ruiz, Abbas Mehrabian, M. Pawan Kumar, Abigail See, Swarat Chaudhuri, George Holland, Alex Davies, Sebastian Nowozin, Pushmeet Kohli and Matej Balog*

© 2025 Google DeepMind. 2025-5-16

---

В работе представлено краткое описание эволюционного программного решения AlphaEvolve, которое существенно расширяет современные возможности как при исследовании открытых проблем, так и для оптимизации критически важных элементов вычислительной инфраструктуры. В частности, AlphaEvolve управляет автономным конвейером LLM, задачей которого является улучшение алгоритма путём внесения прямых изменений в используемый код. При этом используя эволюционный подход с постоянной обратной связью от одного или нескольких оценщиков, алгоритмы AlphaEvolve постоянно самосовершенствуются. Обосновывается применимость подхода в обширном ряде важных вычислительных задач. Так, для оптимизации критически важных компонентов крупномасштабных вычислительных систем в компании Google с помощью AlphaEvolve разработан эффективный алгоритм планирования для центров обработки данных, который показал функционально эквивалентное упрощение схемотехники аппаратных ускорителей, лежащих в основе самой AlphaEvolve. Кроме того, AlphaEvolve обнаружила новые, доказуемо корректные алгоритмы, которые превосходят ранее известные решения по широкому спектру задач в области математики и компьютерных наук, значительно расширяя возможности подобных применимых автоматизированных методов. Заявляется, что AlphaEvolve и сходные с ним средства программирования могут оказать значительное влияние на существенные улучшения в эффективных решениях задач во многих областях науки и практики применения средств и методов передовой вычислительной техники.

---

---

Рис. 2 из «AlphaEvolve: A coding agent for scientific and algorithmic discovery»,
© 2025 Google DeepMind. 2025-5-16

---

*См. первоисточник: 
[ https://storage.googleapis.com/deepmind-media/DeepMind.com/Blog/
alphaevolve-a-gemini-powered-coding-agent-for-designing-advanced-algorithms/AlphaEvolve.pdf ]

---

---

https://www.researchgate.net/publication/391836211_Accompanying_panel_di...

В дополнение к указанному выше предлагается также обратить Ваше внимание
на соответствующий утилитарный инструмент «OnRamp»:
https://www.defense.gov/News/Feature-Stories/Story/Article/4144646/
one-digital-destination-millions-of-opportunities/

---

И, как утверждается в приводимом мнении об инструментарии, целевая установка в создании и применении оного заключается в том, чтобы облегчить бремя навигации по разрозненной экосистеме веб-сайтов, которые служат точками входа для запросов заказчиков. Это ключевой шаг в том, как таковой департамент предоставляет частному сектору возможности с низким барьером входа для обнаружения оборонных возможностей. Таким образом, быстрое и беспроблемное обнаружение возможностей, согласованное с учебными ресурсами, предположительно ускорит принятие коммерческих технологий уже в большем масштабе.

---

Использовано в иллюстрации

---

---

 

Ученый секретарь:
кандидат технических наук  Рожнов Алексей Владимирович,
адрес электронной почты: rozhnov@ipu.ru

---

---

 

Присылайте свои новые предложения с готовностью выступлений и участия
для включения в план мероприятий семинара в осеннем семестре!

Председатель семинара: 
доктор технических наук, профессор  Мещеряков Роман Валерьевич,
адрес электронной почты: mrv@ipu.ru

 

---

---