谷歌DeepMind与著名数学家陶哲轩等科学家合作开发的AlphaEvolve人工智能系统，近期在数学领域取得了重大突破。该系统成功改进了4x4矩阵乘法的计算效率，将保持了56年的49次标量乘法基准降低到48次。这一看似微小的进步，实际上代表着算法效率的重要提升。
研究人员将这一突破比作AlphaGo在围棋中展现的"神之一手"。AlphaEvolve通过完全自由的探索方式，突破了传统算法的对称性限制，最终发现了更高效的复数矩阵乘法算法。这一成果不仅具有理论意义，在实际应用中也展现出显著效果，能够提升芯片设计、数据中心和AI训练的效率。
该系统采用了进化算法框架，结合Gemini大语言模型的能力，通过迭代生成、评估和优化候选算法来寻找最优解。研究人员表示，AlphaEvolve的优势在于其开箱即用的特性，既能用于数学发现，又能直接应用于实际计算场景。不过在处理更大规模矩阵时，系统仍面临搜索空间爆炸的挑战。
未来，研究人员计划进一步提升系统的自动化水平，同时保持人机协作的模式。AlphaEvolve的突破性进展预示着人工智能在科学发现领域的巨大潜力，为算法优化和技术创新开辟了新途径。
谷歌AlphaEvolve的数学能力，堪比AlphaGo“神之一手”？
量子位
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