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猫眼电影记者 胡菊萍 报道w3u7903ejky2ywls
5月15日消息,谷歌旗下人工智能研发实验室DeepMind宣布研发出新型AI系统AlphaEvolve,专门攻克具有"机器可评分"解决方案的难题。
DeepMind表示,在实验中AlphaEvolve已成功优化谷歌用于AI模型训练的部分基础设施。公司正在开发该系统的用户交互界面,计划先向特定学者开放早期测试,后续考虑全面推广。
大多数AI模型都存在"幻觉"问题——因其概率架构特性,有时会自信地"编造"答案。值得注意的是,OpenAI的GPT-3等新一代模型的幻觉发生率较前代更高,凸显出这一问题的复杂性。
AlphaEvolve通过引入自动评估系统这一创新机制减少幻觉发生。系统调用模型生成多种可能答案,经批判性筛选形成候选池,再自动评估答案准确性并打分。
AlphaEvolve并非首个采用该方法的系统。数年前,包括DeepMind团队在内的研究人员就已在多个数学领域运用过类似技术。但DeepMind强调,由于AlphaEvolve采用了"尖端"的Gemini模型,其性能显著超越早期AI系统。
使用AlphaEvolve时,用户须向系统输入问题,可选附上说明、公式、代码片段及相关文献,同时,用户还必须提供以公式形式实现的自动评估机制。
由于AlphaEvolve只能解决可自我评估的问题,该系统目前仅适用于计算机科学和系统优化等特定类型的问题;此外,AlphaEvolve最终输出的解决方案只能以算法形式呈现,因此难以处理非数值问题。
为进行基准测试,DeepMind让该系统尝试了约50道涵盖几何、组合数学等领域的数学题目。据称,AlphaEvolve能在75%的题目中“重新发现”最优解,并在20%的案例中提出改进方案。
DeepMind还将AlphaEvolve应用于实际问题评估,例如提升谷歌数据中心效率和加速模型训练。据实验室称,AlphaEvolve生成的算法持续回收了谷歌全球0.7%的计算资源,其优化方案使Gemini模型的整体训练时间缩短了1%。
需要明确的是,AlphaEvolve尚未取得突破性发现。例如在某实验中,该系统针对谷歌TPU AI加速芯片设计提出的改进方案,实际是其他工具早前已标记过的。
不过,DeepMind与其他AI实验室的立场一致:AlphaEvolve系统能节省专家大量时间,使专家专注于更具战略意义的工作。(辰辰)
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