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AlphaEvolve：AI 程式碼的自我演化，它是如何超越人類極限，改寫科學與運算規則?
本集 Podcast 將帶您深入了解 Google DeepMind 的最新創新 AlphaEvolve，一個革命性的進化式程式碼代理程式。它不僅能自主生成程式碼，更透過持續的評估回饋和創新的進化框架，不斷完善和優化解決方案。與其前身 FunSearch 相比，AlphaEvolve 能夠演化整個程式碼檔案，支援多種程式語言，並處理數百行程式碼的演化，顯著提升了規模與通用性。
此外，您將了解 AlphaEvolve 如何實際應用於 Google 的關鍵計算生態系統，帶來顯著的效率提升：
▪
為數據中心排程器發現更高效的啟發式演算法，持續回收 Google 全球計算資源平均 0.7%。
▪
在 TPU 硬體加速器設計中找到功能等效的電路簡化，並已整合至即將推出的 TPU。
▪
透過優化矩陣乘法核心的切片策略，使 Gemini 核心速度提高了 23%，進而減少了 Gemini 總訓練時間的 1%。
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成功優化了編譯器生成的 FlashAttention 核心，將其速度提升了 32%。
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By AI大小事
本集 Podcast 將帶您深入了解 Google DeepMind 的最新創新 AlphaEvolve，一個革命性的進化式程式碼代理程式。它不僅能自主生成程式碼，更透過持續的評估回饋和創新的進化框架，不斷完善和優化解決方案。與其前身 FunSearch 相比，AlphaEvolve 能夠演化整個程式碼檔案，支援多種程式語言，並處理數百行程式碼的演化，顯著提升了規模與通用性。
此外，您將了解 AlphaEvolve 如何實際應用於 Google 的關鍵計算生態系統，帶來顯著的效率提升：
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為數據中心排程器發現更高效的啟發式演算法，持續回收 Google 全球計算資源平均 0.7%。
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在 TPU 硬體加速器設計中找到功能等效的電路簡化，並已整合至即將推出的 TPU。
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透過優化矩陣乘法核心的切片策略，使 Gemini 核心速度提高了 23%，進而減少了 Gemini 總訓練時間的 1%。
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成功優化了編譯器生成的 FlashAttention 核心，將其速度提升了 32%。
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