编译：Ivy，Haozhen 编辑：Siqi DeepMind 在今年 5 月发布了 AlphaEvolve 白皮书，人类数学家通过与 AlphaEvolve 合作， 在 一周内 两次刷新了 18 年未破的数学纪录，甚至 菲尔兹奖得主陶哲轩也直接参与了 AlphaEvolve 的数学应用 探索工作。 此外，AlphaEvolve 还在 Google 内部解决了许多实际问题，比如它将 training infra 中的关键计算模块 的运行速度提升了 23%，这一突破性进展也标志着 AI 正在进入自我改进范式。 AlphaEvolve 由 FunSearch 演化而来， 核心定位是一个基于 LLM 进化算法和 evaluator 的通用算法发 现与优化平台，它不仅能生成代码，还能自主评估这些代码的表现，然后根据评估结果调整策略、 迭代生成更好的方案，本质上模拟了"算法自然进化"的过程。 本文是我们结合 AlphaEvolve 的技术博客、核心开发者访谈的深度编译，详细解读了 AlphaEvolve 的 运行机制以及对未来的影响： • AlphaEvolve 真正的突破在于它能够持续进行高强度、长时间的探索与优化， ...