Google DeepMind представила систему оптимизации алгоритмов⁠⁠

Новость затерялась среди n-го анонса генератора картинок и AI-помощника (который всё равно ничего нормально сделать не может), а ведь новость-то покруче всего вот этого. Если кратко — Google DeepMind представили второе поколение специализированной нейросети, которая помогает улучшать математические процессы.

Называется она AlphaEvolve и представляет собой агент, который позволяет обнаруживать и улучшать алгоритмы. Базируется на семействе Google Gemini: какие-то модели запускают алгоритмы, а какие-то выступают в роли независимого оценщика, помогая выбирать лучшее решение.

В общем, это то самое решение, которое позволяет нейросетке улучшать саму себя. Таки доигрались, кожаные.

Решение действительно работает, Google DeepMind рассказали о нескольких реальных случаях, когда использовали AlphaEvolve для оптимизации своей собственной работы:

• Внедрили систему в работу своих дата-центров, получив значимый эффект (какой, не говорят);

• Изменили алгоритм управления своей организации дата-центров, чем выгадали 0,7% прибавки в мощности. Цифра вроде не сильно большая, но помноженная на миллионы устройств, даёт существенный прирост;

• Переписали язык описания оборудования (Verilog), заоптимизировав перемножение матриц на физическом уровне. Обещают, что изменения войдут в их разрабатываемый TPU, благодаря чему он уделает жалки поделки Хуанга неоптимизированные архитектуры;

• Ускорили некоторые функции ядра самой Gemini, благодаря чему обучать нейросетку стало на 1% быстрее. Тоже вроде бы так себе цифра, но учитывая масштабы, хорошо. Плюс уменьшили в разы время разработки некоторых компонентов ядра нейросетки;

• Заоптимизировали несколько математических алгоритмов, в том числе те, которые применяются в нейросетях. Примерно в 20% случаев AlphaEvolve так или иначе, но улучшала существующие алгоритмы в разных областях науки. То, что делали кожаные, когда пилили DeepSeek, теперь делают сами железки.

Последний пункт особенно интересен, потому что компьют компьютом, но железа не хватает и не будет хватать ещё очень-очень долго. Единственный разумный путь развития — заоптимизировать всё наглухо, для чего AlphaEvolve и предназначен. Так глядишь, найдётся что-то и покруче трансформера.

P.S. Ещё у меня есть бессмысленные и беспощадные ТГ-каналы (ну а как без них?):

О науке, творчестве и прочей дичи: https://t.me/deeplabscience

Об играх и игровой индустрии: https://t.me/gameprodev