56年无人解开的数学难题 被谷歌的新AI突破了

去年，AI 能解出博士级别的数学题，已是轰动一时的大新闻；

而今年，能攻克「未解之谜」级别的数学难题的 AI 已经来了。

5 月 15 日，Google DeepMind 发布了全新编程智能体 AlphaEvolve。不同于传统的编程 Agent，它专注于通用算法的自动发现与持续优化。

顾名思义，AlphaEvolve 擅长在「进化」中寻找更优解，它模拟自然选择机制，能在代码中不断迭代、演化出创新算法。

只要问题能用程序表达、结果能用函数评估，AlphaEvolve 就能迭代算法。Google 表示，在组合数学、几何学、数论等超过 50 个未解问题中应用后，AlphaEvolve 在约 20% 的问题上超越了人类现有解法。

DeepMind 研究员 Matej Balog 表示：「AlphaEvolve 在十多个公开的数学问题上取得了突破。

但最让我激动的是：它找到了 56 年以来，4x4 复数矩阵乘法算法的首次改进。这个结果，来自它自创的一种复杂搜索算法。」

AlphaEvolve 的价值不仅在数学，它展现出的是一种通用的「算法发现能力」。Balog 表示：「我们对 AlphaEvolve 的应用，还只是触及表层。」

01 问题能用程序表达、结果能用函数评估，AlphaEvolve 就能迭代算法

Google DeepMind 表示，AlphaEvolve 能够在多个复杂问题中取得突破，关键在于其背后运作的是一整套自动进化机制，能持续优化算法并提升性能。

从本质上看，AlphaEvolve 解决的是一个通用的黑盒优化问题：maximize h(f)。其中，f 是由大型语言模型生成的程序，h 是衡量该程序质量的评估函数。