Google DeepMind与菲尔兹奖得主陶哲轩详述AlphaEvolve的AI数学发现

摘要

Google DeepMind与数学家陶哲轩等合作者本周发表论文，介绍AlphaEvolve推动的数学发现。该工作展示了纯数学中人机协作的新方法。该系统处理了67个挑战性问题，既重新发现顶尖解，也为若干长期挑战找到新构造。AlphaEvolve被称为“通用进化编码代理”，借助Gemini等大语言模型提出、测试并迭代改进算法解，建立在DeepMind 2025年5月首次发布该工具的工作之上。陶哲轩在博客中解释，其核心是进化用于寻找解的Python代码，而非直接构造数学对象；“搜索模式”让一次较慢的LLM调用触发大规模廉价计算，并自行探索数百万种可能性，“泛化模式”则寻找对任意给定数成立的公式。研究者称，许多问题的平均准备时间最多只需几小时。源文本在列举具体新方法处截断。