Google DeepMind hat ein bahnbrechendes Forschungsergebnis vorgestellt – AlphaEvolve, ein AI-Codings-Agent, der einen Mix aus dem Gemini-Größensprachmodell und evolutionären Algorithmen verwendet. Dieses System ist in der Lage, komplexe Algorithmen automatisch zu entdecken und zu optimieren und hat außerdem bemerkenswerte Leistungen in den Google-Datenzentren, beim Chip-Design und im Training von KI-Modellen gezeigt, sogar dabei, das Gemini-Modell selbst zu optimieren. Das nennt man in der AI-Welt eine "linkes-Fuß-auf-rechtes-Fuß"-Art-Breakthrough. AIbase analysiert diese technologische Meilenstein genauer und enthüllt seine wesentlichen Prinzipien sowie breite Auswirkungen.
Kerntechnologie: Die perfekte Fusion aus Gemini und evolutionären Algorithmen
Das Herzstück von AlphaEvolve liegt in seinem einzigartigen Selbst-Evolution-Frame, das die Kreativität des Gemini-Reihen-Größensprachmodells mit der Strenge des automatisierten Evaluators verbindet. Seine Arbeitsabläufe lauten wie folgt:
Codegenerierung: Mithilfe von Gemini Flash (auf Geschwindigkeit abgestimmt) und Gemini Pro (auf Tiefe abgestimmt) werden vielfältige Algorithmus-Codes generiert, die von einfachen Funktionen bis zu komplexen Programmen reichen.
Automatisierte Bewertung: Generierte Codes werden durch einen automatisierten Evaluator überprüft, ausgeführt und bewertet, um Korrektheit und Effizienz zu gewährleisten. Der Evaluator wählt nach Leistungsindikatoren qualitativ hochwertige Codes aus.
Iterative Evolution: Ausgezeichnete Codes werden beibehalten, mutiert oder kombiniert und gehen in die nächste Optimierungsphase ein, ähnlich wie bei der "Überleben des Stärkeren" in der Biologie. Dieser Prozess iteriert fortlaufend, um innovative Algorithmen zu entwickeln.
AIbase geht davon aus, dass diese Kombination aus Größensprachmodellen und evolutionären Algorithmen nicht nur das Problem der "Halluzinationen" traditioneller LLMs überwindet, sondern auch AlphaEvolve in der Lösung komplexer Probleme unglaubliche Anpassungsfähigkeit verleiht, sodass es zu einem "Superhirn" für die Algorithmusentwicklung wird.
Datenzentrumsoptimierung: Erstaunliche 0,7 % Rechenleistungswiedergewinnung
Die Anwendung von AlphaEvolve im Google-Datenzentrum-System Borg ist ein herausragender Erfolg. Es hat einen effizienten Scheduling-Heuristikalgorithmus vorgeschlagen, der im Durchschnitt 0,7 % der weltweiten Rechenleistung zurückgewinnt, was der Leistung von Hunderttausenden von Computern entspricht. Diese Optimierung wurde bereits über ein Jahr im Einsatz und hat Google Millionen Dollar an Betriebskosten eingespart, wobei gleichzeitig die Energieverbraucher reduziert wurden. AIbase weist darauf hin, dass dieses Ergebnis zeigt, dass AlphaEvolve großes Potenzial bei der Lösung großer Systemoptimierungsprobleme hat.
Chipdesignneuerungen: Eine weitere Optimierung der TPU-Effizienz
In der Hardwarebranche hat AlphaEvolve für die nächste Generation der Tensor Processing Units (TPUs) Vorschläge zur Verilog-Codeoptimierung unterbreitet, indem redundanten Bits in zentralen arithmetischen Schaltkreisen gesäubert wurden, was die Fläche und Effizienz der Chips verbessert hat. Alle Optimierungen wurden streng validiert, um die Funktionskorrektheit zu gewährleisten. AIbase bemerkt, dass diese Leistung nicht nur den Designzyklus beschleunigt hat, sondern auch neue Perspektiven für die Zukunft der AI-spezifischen Chips bietet.
KI-Ausbildungsgeschwindigkeitssteigerung: Gemini optimiert sich selbst um 32,5 %
AlphaEvolves Leistung bei der Optimierung von KIAusbildungen ist besonders bemerkenswert. Es hat die Kernoperation der Matrixmultiplikation im Gemini-Modell optimiert, um die Geschwindigkeit um 23 % zu steigern und die Gesamtausbildungszeit um 1 %. Noch beeindruckender ist, dass es durch die Optimierung der GPU-Befehlsbasis die Laufzeit des FlashAttention-Kerns um bis zu 32,5 % beschleunigt hat. AIbase meint, dass diese "Selbstdarstellung" Fähigkeit das Zeitalter einer rekursiven Beschleunigung in der AI-Forschung einläutet, sodass Gemini schneller und stärker wird.
Mathematische Durchbrüche: Lösung eines 50 Jahre alten Problems und neues "Küssen der Zahl" Lösung
AlphaEvolve hat sich nicht nur in der ingenieurtechnischen Anwendung hervorgetan, sondern auch im Bereich der theoretischen Mathematik Durchbrüche erzielt. Es hat einen neuen Algorithmus für die Multiplikation von 4x4 komplexen Matrizen entwickelt, der das seit 1969 bestehende Strassen-Algorithmus-Rekord bricht. Darüber hinaus hat es bei den Tests von über 50 mathematischen Problemen in 75 % der Fälle bekannte optimale Lösungen reproduziert und in 20 % der Fälle bessere Lösungen gefunden. In dem Problem der "Küssenden Zahlen" (kissing number problem) im elfdimensionalen Raum hat es eine Konfiguration von 593 Kugeln gefunden, die den bisherigen Rekord von 592 übertreffen hat. AIbase bewertet, dass dieser Erfolg die große Potenz von AlphaEvolve in der Grundlagenforschung zeigt.
Zukunftsaussichten: Von der Materialwissenschaft bis zum Arzneimittelentwickeln
Google DeepMind sagt, dass die Universalität von AlphaEvolve es für jedes Problem geeignet macht, das klare Bewertungsmaßstäbe hat, und es könnte in Zukunft in Bereichen wie Materialwissenschaften, Arzneimittelentwickeln und nachhaltiger Entwicklung eine Rolle spielen. Aktuell entwickelt Google Benutzerinterfaces und plant einen frühen Zugang für akademische Forscher, um dessen Einfluss weiter zu erweitern. AIbase prognostiziert, dass mit der Open-Sourcierung oder weiterer Nutzung von AlphaEvolve es zu einem Schlüsseltriebwerk globaler Forschungsinnovationen werden könnte.
AI-Selbstevolution beginnt eine neue Ära
Als Fachmedien für KI hält AIbase die Veröffentlichung von AlphaEvolve nicht nur für einen weiteren Meilenstein von Google DeepMind, sondern auch für ein wichtiges Zeichen dafür, dass KI-Technologie sich in Richtung einer selbstlernenden Ära entwickelt. Seine vielseitigen Durchbrüche in Datenzentren, Chipdesign, KIAusbildung und mathematischer Forschung zeigen den Übergang von KI als Hilfsinstrument zu einem zentralen Innovationsmotor. Doch AIbase warnt auch, dass AlphaEvolve aktuell nur quantifizierbare Probleme bearbeiten kann und seine Anwendungsreichweite in Zukunft weiter erweitert werden muss.