1. 什么是 AlphaEvolve？

DeepMind 最近推出的 AlphaEvolve 是一个专注于算法发现与优化的 AI 编程代理。它结合了大型语言模型 (LLM) 的“创造力”与自动化评估/进化机制，从而能够 自主生成、修改、测试并“进化”算法。([Google DeepMind][1]) 换句话说：

2. 核心原理简介

为了更易理解，我们将 AlphaEvolve 的核心流程拆分成几个关键模块：

AlphaEvolve 已经在多个真实任务中取得突破：

请注意：目前 AlphaEvolve 属于研究级、可能尚未全面开放商业化访问。以下为基于公开资料整理的“入门思路”。

明确问题 + 设定评价函数
- 先明确你要优化/发现的问题（如“改进矩阵乘法速率”或“优化任务调度策略”）。
- 为该问题定义可量化的指标（如运行时间、内存占用、代码长度、正确率等）。
准备初始算法或解法
- 给出一个能够运行的初始程序／逻辑，哪怕性能一般。系统从这里“变异”起。
配置生成与评估流程
- 指定 LLM（或使用平台提供模型）作为“变异生成器”。
- 实现自动评估器，对每个变体进行打分。
运行演化循环
- 多代生成—评估—筛选。
- 保持“存量”与“变异”平衡：即保留多样性，避免早期陷入“局部最优”。
分析结果与部署
- 对表现突出的算法进行人工审查：可读性、健壮性、边界条件等。
- 将经过验证的算法部署到实际系统或纳入下一步开发。

举一个真实的、令人印象深刻的案例：

在采用 AlphaEvolve 的实验中，系统针对 4×4 复数矩阵乘法算法进行了探索。传统最优方法（基于 Volker Strassen 的算法）使用 49 次标量乘法。([cnblogs.com][7])
AlphaEvolve 借助其演化机制，最终找到一种用 48 次标量乘法 即可完成相同运算的新方法。是 56 年后首次在这个维度取得突破。([腾讯新闻][9])
虽然“少用一次乘法”听起来幅度不大，但在算法基础层面，这代表了一个 结构性创新，且可被嵌入实际系统带来性能提升。

关注 DeepMind／相关技术博客：了解更新与开放访问计划。
阅读公开论文：如《AlphaEvolve: A coding agent for scientific and algorithmic discovery》([arXiv][4])
学习演化算法基础 + LLM 编码应用：理解生成—评估—筛选机制。
在当前可控范围内尝试类似流程：用 LLM +简单评价函数做代码变体优化实验（虽非 AlphaEvolve 全功能，但可练习思路）。
准备好“问题＋评价函数＋初始算法”三要素——为未来可能开放的实验环境打基础。

总结一句话：

AlphaEvolve 是一款把“算法创造”变为“算法进化”的工具——不是简单让 AI 辅助，而是让 AI 参与发现。它既代表了 AI 在科学研究中的前沿应用，也预示着“人机协作”新范式的来临。

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