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AI自我進化是福是禍？Google研究揭示驚人真相
人工智慧的發展日新月異，從最初的簡單工具，到現在能翻譯、繪圖、寫報告，甚至協助編寫程式。但如果AI不再只是「執行任務」，而是像科學家一樣，不斷試驗、優化、提出新方法，甚至發現前所未見的演算法，這將帶來什麼樣的改變？Google的AlphaEvolve正在挑戰這個極限，它不僅僅是一個語言模型，更是一個具有自我進化能力的演化代理人。這種能力帶來了令人振奮的可能性，但也引發了對AI未來發展的深刻思考。
AlphaEvolve：AI自我進化的先鋒
AlphaEvolve結合了大型語言模型（LLM）與自動評估機制，能夠主動修改程式碼，接收測試回饋，並根據結果進行優化。它就像一位永不疲倦、樂於學習的實驗型工程師，在不斷的試驗中提升自身能力。這種自我進化的能力讓AI不再只是被動的執行者，而是開始參與創造、發現與設計。
AlphaEvolve的驚人成就
AlphaEvolve在多個領域取得了突破性的成果。例如，它成功破解了數學界五十多年來無人能破的矩陣乘法演算法瓶頸，寫下了新的紀錄。此外，它還在Google的資料中心中，設計出一套簡潔但有效的排程演算法，使資料中心的資源利用率平均提升了0.7%，為Google節省了大量的硬體資源與耗電成本。
AI進入辦公室：超級實習生的誕生
AlphaEvolve不僅在科學研究中展現了強大的能力，還在Google內部實際應用中發揮了高效能。它參與了Gemini模型的訓練優化，協助調整矩陣運算的kernel結構與記憶體配置策略，讓整體訓練時間減少約1%。更令人驚訝的是，它甚至跨足硬體設計，優化TPU的邏輯電路，提出更簡潔的電路寫法。這種跨領域的能力讓AlphaEvolve成為了Google的「超級實習生」，而且從不喊累、不摸魚，還能自己精進技能。
AI優化自身大腦：自我演化時代來臨？
AlphaEvolve最令人著迷的地方，是它開始「幫自己變強」。它不僅用來優化外部任務，還被用來重新設計訓練自身所依賴的大語言模型的底層架構。例如，在改進注意力機制的kernel設計上，AlphaEvolve主動分析瓶頸點，提出新的資料流動方式與記憶體切割策略，讓整體推理與訓練效率更上一層樓。這代表AI真的開始「回頭檢討自己的大腦」，並且做出有效改進，形成一個AI自我優化的正向循環。
優勢和劣勢的影響分析
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