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认识AlphaEvolve，谷歌的人工智能，它能够自我编写代码，并且刚刚节省了数百万的计算成本
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原文英文，约200词，阅读约需1分钟。
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内容提要
谷歌DeepMind的AlphaEvolve AI系统打破了56年的矩阵乘法记录，发现了更高效的算法。该系统与Gemini LLMs合作，优化数据中心，提高计算效率，并在多个数学问题上取得突破，推动材料科学和药物发现等领域的发展。
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关键要点
- 谷歌DeepMind的AlphaEvolve AI系统打破了56年的矩阵乘法记录，发现了更高效的算法。
- AlphaEvolve与Gemini LLMs合作，利用进化测试和优化循环发明计算机算法。
- 该系统已在谷歌基础设施中投入使用，提高了Borg集群效率0.7%。
- AlphaEvolve优化了TPU电路，缩短了Gemini模型训练内核的时间，整体训练时间减少1%。
- 该系统在解决数学问题方面表现出色，改进了14个算法，并解决了50多个开放问题，成功率达到75%。
- DeepMind希望通过AlphaEvolve在材料科学、药物发现等领域取得突破。
❓
延伸问答
AlphaEvolve是如何打破矩阵乘法记录的？
AlphaEvolve通过发现一种更高效的矩阵乘法算法，打破了56年的记录，超越了Strassen在1969年的突破。
AlphaEvolve与Gemini LLMs的合作有什么意义？
AlphaEvolve与Gemini LLMs合作，通过进化测试和优化循环发明计算机算法，提高了计算效率。
AlphaEvolve在谷歌基础设施中如何提高效率？
AlphaEvolve在谷歌基础设施中提高了Borg集群效率0.7%，并缩短了TPU电路的时间。
AlphaEvolve在数学问题上取得了哪些突破？
AlphaEvolve改进了14个算法，并成功解决了50多个开放问题，成功率达到75%。
AlphaEvolve的应用前景如何？
DeepMind希望通过AlphaEvolve在材料科学和药物发现等领域取得突破，推动相关研究进展。
AlphaEvolve如何节省计算成本？
AlphaEvolve通过优化算法和提高计算效率，节省了数百万的计算成本。
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