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Google DeepMind 的 Pushmeet Kohli 谈 AlphaEvolve 与 AI 科学发现
发生了什么
谷歌 DeepMind 研究副总裁 Pushmeet Kohli 主管 AI for Science，介绍团队开发的 AlphaEvolve：将大语言模型与进化搜索结合，可发现全新算法、证明困扰研究者数十年的数学结果，并改进了已有 50 年历史的矩阵乘法算法，还能为数据中心调度等问题生成可解释代码，合作对象包括数学家陶哲轩。Kohli 提出「harness」架构，强调强大生成模型须配以可靠的领域评估器，才能区分幻觉与洞见。AlphaEvolve 的突破来自去掉人为提供的模板、搜索完整算法而非代码片段。多智能体系统让模型互相批评、改进与排序，DeepMind 的 AI co-scientist 经数天计算显著提升；模型往往更擅长评估想法而非生成想法，因此宜分离生成者、批评者与编辑角色。
来源与证据
外部发现 · Pushmeet Kohli · 原始来源 ↗ · 站内条目 ·
对Sendov猜想证明的消化: AI生成证明经Lean验证后整理并完全解决相关猜想
发生了什么
帖子讨论Sendov猜想、其Phelps–Rodriguez加强版以及内点版本Conjecture 3。此前这些猜想在部分情形和充分大情形已有结果，中间情形未决。最近Lech Mazur用AI工具解决Sendov猜想，证明经Lean验证，但AI生成的证明尚未整理成可发表预印本。作者花数日、借助大量AI辅助进行消化，将其置于既有文献语境并简化以突出核心思路；聊天记录仅占整理工作的一部分，其余用纸笔或更多AI代理完成。相同论证还给出Rubinstein定理的新证明，并表明Conjecture 3成立，从而完全解决Sendov猜想与Phelps–Rodriguez猜想；证明相当初等，未使用复分析。
来源与证据
陶哲轩 · What's new 博客 · 原始来源 ↗ · 站内条目 ·
