AI 寫程式的未來來了？AlphaEvolve 開啟自動演算法設計新時代
AlphaEvolve 所面對的是極為廣闊的演算法搜尋空間。DeepMind 指出，現在的大型語言模型（LLM）已能解決複雜的數學與計算問題；AlphaEvolve 就是在這個空間中不斷嘗試、篩選，找出最優解。換句話說，AI 不再只是幫忙補寫簡單程式碼，而是已經進入能「跨領域探索並優化複雜演算法」的新時代。 什麼是 AlphaEvolve？ AlphaEvolve 可以想像成一位虛擬的「資深工程師」，專門用來產生、優化演算法。它是由 DeepMind 所開發，核心技術來自 Gemini 系列的大型語言模型，搭配自動化測試與評估流程，採用類似「自然演化」的概念來改善程式碼品質。 與早期只能幫忙寫簡單函式的 AI 不同，AlphaEvolve 能 主動探索並優化整段程式碼 ，甚至開發全新的演算法架構。它同時運用多個模型，包括 Gemini Flash 負責快速產生各種可能的解法，而更強大的 Gemini Pro 則提供深入見解與分析建議，兩者協同運作，就像創意團隊一樣。 AlphaEvolve 是怎麼運作的？ AlphaEvolve 的工作流程大致可以分為以下幾個步驟： 先輸入 原始程式碼 （可以是空白模板或部分初始版本）與 評估標準 （用來判斷解法好壞的測試機制）。 由 Gemini 模型 產生多個程式碼變體 ，類似一次生出很多「候選解」。 每個版本都會送進 自動評估系統 執行測試，根據正確性、效能等指標評分。 表現最好的版本會被留下，成為下一輪「繁衍」的基礎，繼續讓模型加以優化。 整個過程可以類比成「人工演化」：就像農夫選育植物或動物，每一代都挑選最優秀的個體。AlphaEvolve 透過「產生 → 測試 → 篩選 → 再產生」的循環，逐步找出最理想的演算法。 未來對軟體開發的影響 大幅提升效能： AlphaEvolve 曾為 Google 資料中心的排程系統設計新演算法，使全球運算資源使用率提升約 0.7%；也優化了 Gemini 訓練所用的矩陣運算程式碼，提升 23% 執行速度。 開發者角色升級： AlphaEvolve 產出的程式碼 具備可讀性 ，讓開發者可以像閱讀同事的程式一樣理解與修改它，AI 不再是黑盒，而是合作的夥伴。 激發前所未有的創新： AI 曾打破矩陣乘法長...