一句话摘要
AlphaEvolve把Gemini变成会写代码、会自己改代码、还能越改越好的“算法炼丹炉”，已在谷歌内部把数据中心闲置算力捞回0.7%，并让4×4复矩阵乘法停滞56年的纪录首次降到48次标量乘法。
一、先给好奇的你画张“能力雷达图”
| 维度 | 量化表现 | 一句话体感 |
|---|---|---|
| 问题规模 | 单任务可吃“上百行代码+数小时并行评测” | 以前AI只能改函数，它直接改整个仓库 |
| 迭代速度 | 千量级LLM调用即可收敛，而非百万级 | 省90%算力，几天就能出结果 |
| 语言覆盖 | Python、JAX、Verilog、XLA IR“通杀” | 硬件、编译器、内核一条龙 |
| 多目标优化 | 最多同时追5+冲突指标 | 不用“拆东墙补西墙” |
| 可解释性 | 输出标准diff，人类可审 | 不再是“黑盒魔法” |
二、AlphaEvolve到底怎么“炼丹”？
1. 把问题写成“三重奏”
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问题规范：用自然语言+代码注释说清楚“我要什么”。 -
初始种子：哪怕一行 return 0的裸骨架也行，保证能跑通。 -
自动判卷器：一个Python函数，输入候选代码，输出分数字典，越高越好。
2. 进化循环四步舞（看图秒懂）
采样父代 → 拼prompt → Gemini写diff → 运行打分 → 入库继续循环
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采样：数据库里挑“ diverse & good”的前辈。 -
prompt：把前辈代码、分数、甚至之前的失败教训都塞进去。 -
diff：Gemini 2.0 Flash负责“高产”，Pro偶尔“神来一笔”。 -
评测：支持“小测→大测”级联，TPU/GPU并行跑，单候选可烧100小时也不怕。
3. 关键超能力
| 能力 | 旧做法痛点 | AlphaEvolve解法 |
|---|---|---|
| 整文件进化 | 只改单函数，全局优化受限 | 用#EVOLVE-BLOCK圈范围，其余骨架不动 |
| 多目标 | 人为加权，调到手软 | 直接输出Pareto前沿，数据库自动维护 |
| 长时评测 | 20分钟硬顶 | 支持小时级并行，算力换质量 |
| 语言无关 | Python only | 任何能跑unit test的语言都OK |
三、实战成绩单：从数学猜想回到你的电费账单
1. 数学圈：14个矩阵乘法Tensor刷新，56年首破
| 矩阵尺寸 | 旧纪录(乘次) | AlphaEvolve | 降幅 |
|---|---|---|---|
| 4×4复矩阵 | 49(Strassen,1969) | 48 | –2% |
| 3×4×7 | 66 | 63 | –4.5% |
| 4×4×8 | 98 | 96 | –2% |
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算法特征：复数域分解，整数/半整数系数，可递归。 -
验证方式：整数舍入+1000随机种子，确保数值零误差。
2. 谷歌内部：0.7%全球算力被“捞回”
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场景：Borg集群在线调度，双资源向量装箱。 -
输入：CPU、内存二维向量→输出优先级分数。 -
结果：新 heuristic 上线后，持续回收0.7%闲置核心，等于“无成本”新增数千台服务器。
3. Gemini训练：1%端到端时间被“抠出”
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优化对象：JAX Pallas matmul内核的tile大小 heuristic。 -
收益：单 kernel 平均 23%提速 → 整体训练 1% wall-time↓。 -
人日对比：专家手动需“数月”→AlphaEvolve“3天”完成。
4. TPU电路：RTL阶段提前拿掉冗余位
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目标：矩阵乘法单元面积&功耗↓。 -
做法：在已高度优化的Verilog上继续进化。 -
结果：拿掉无效位宽，后端综合工具也认可的等效改写，首次实现Gemini反哺自家硬件。
四、行业速用指南：把AlphaEvolve嫁接到你的场景
1. 适用 checklist
✅ 能把目标写成“代码→分数”形式
✅ 评测可在分钟~小时级自动完成
✅ 初始有能跑通的“种子”实现
2. 四类最香赛道
| 行业 | 典型问题 | 预期收益 |
|---|---|---|
| 生物医药 | 分子动力学启发式、 docking 打分 | 缩短先导化合物发现周期 |
| 物流 | 多维装箱、路径 heuristic | 燃油/车辆↓3%+ |
| 金融 | 组合风险近似算法 | 在同样精度下交易延迟↓ |
| 能源 | 智能电网负载均衡 | 弃风弃光率↓1–2% |
3. 接入步骤（How-To）
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在Google Cloud控制台提交“Early Access”申请。 -
准备三件套： -
problem.py：含evaluate(code) → {"score": float}。 -
seed.py：能跑通的初始算法，用#EVOLVE-BLOCK圈出可变部分。 -
hypers.yaml：可选，指定LLM温度、并行度、级联测试大小。
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提交作业： alphaevolve submit --project=my-gcp-proj \ --file=problem.py --seed=seed.py \ --budget=1000 # 最大评测节点小时 -
实时看板： -
当前最佳分数、Pareto前沿、代码diff热力图。
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结果导出： -
一键生成 best_diff.patch，直接git apply进生产仓库。
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五、FAQ：你可能纠结的七个细节
Q1. 我不会写评测函数怎么办？
→ 先用现有指标（latency、error、memory）顶一顶；AlphaEvolve支持LLM辅助打分，可先用小样本让模型给“简洁性”打辅助分。
Q2. 怕进化出“作弊”代码？
→ 级联测试+多随机种子+形式化验证，三件套齐上；硬件电路还跑TPU后端等价性检查。
Q3. 想同时追“快+省+准”？
→ 在evaluate里返回多键字典即可，系统会自动维护Pareto前沿，不用你手动加权。
Q4. 代码库太大，会不会爆炸？
→ 只标记需要进化的#EVOLVE-BLOCK，其余骨架固定；实测百万行仓库也能跑。
Q5. 需要多少预算？
→ 谷歌内部典型任务100–1000 TPU-hour；外部Early Access按Cloud TPU on-demand价$2.5–4.5/小时估算。
Q6. 能否离线部署？
→ 目前仅Google Cloud托管，后续计划推出VPC隔离版本。
Q7. 与AlphaTensor、FunSearch差在哪？
→ AlphaTensor专攻矩阵乘法且需专用RL环境；FunSearch只改单函数Python≤20行；AlphaEvolve整文件、多语言、多目标、小时级评测，全搞定。
六、写在最后：为什么值得现在上车？
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门槛史低：只要能把问题写成“代码+分数”，就能让Gemini替你熬夜改代码。 -
收益可算：0.7%全球算力、1%训练时间、23%内核提速——都是“真金白银”。 -
风险可控：输出标准diff，人类可审计；级联测试保证不破坏正确性。 -
窗口期短：Early Access阶段谷歌提供免费额度，正式商用后按TOS计费，早用早省。
如果你手里正卡着一个“ heuristic 调不动、算法改不动、人工耗不起”的硬骨头，不妨把AlphaEvolve当成24小时不下线的算法实习生——它不会累，也不介意你把失败履历全甩给它。最多几天，它可能就会递上一段让你“wow”的代码diff，然后默默在日志里写下：“Score improved, again.”
