突破300年数学难题！陶哲轩出题，DeepMind通用科学AI智能体一夜屠龙

摘要：网友表示，这一改进代表了Gemini对TPU算术电路的首次直接贡献目前，它已经被集成到了谷歌即将推出的TPU中。通过在芯片设计师的标准语言中提出修改建议，AlphaEvolve架起了AI和硬件工程师之间桥梁，加速未来专用芯片的设计。内核加速23%，优化时间缩短

网友表示，这一改进代表了Gemini对TPU算术电路的首次直接贡献目前，它已经被集成到了谷歌即将推出的TPU中。通过在芯片设计师的标准语言中提出修改建议，AlphaEvolve架起了AI和硬件工程师之间桥梁，加速未来专用芯片的设计。内核加速23%，优化时间缩短至数天AlphaEvolve在AI训练和推理方面的突破，更是令人瞠目结舌。通过找到更优的方法，将大型矩阵乘法分解为更易于处理的子问题，AlphaEvolve将Gemini架构中关键内核加速了23%，让训练时间缩短了1%。在AI模型动辄消耗海量计算的今天，这一效率提升将节省巨大成本和能源消耗。不仅如此，AlphaEvolve还将内核优化的工程时间，从专家数周砍到了自动实验的几天时间，大幅加速研究人员创新步伐。AlphaEvolve还可以优化底层GPU指令。这个极其复杂的领域通常已经通过编译器进行了大量优化，因此，人工优化往往难以奏效。AlphaEvolve在基于Transformer的AI模型中，对FlashAttention内核实现高达32.5%的加速。这种优化有助于专家查明性能瓶颈，并轻松地将改进纳入其代码库中，从而提高他们的生产力，并为未来节省计算资源和能源提供可能。参考资料：https://www.nature.com/articles/d41586-025-01523-zhttps://deepmind.google/discover/blog/alphaevolve-a-gemini-powered-coding-agent-for-designing-advanced-algorithms/原标题：《突破300年数学难题！陶哲轩出题，DeepMind通用科学AI智能体一夜屠龙》

来源：小陈看科技

标签：智能体 ai智能体陶哲轩 deepm deepmind通用

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