AlphaEvolve算法自我迭代与进化

谷歌DeepMind推出的AlphaEvolve系统已经实现了算法的自我迭代与进化。该系统通过结合大语言模型（Gemini系列）的创造性、自动化评估机制和进化算法框架，形成了完整的“生成-验证-优化”闭环，能够自主发现并改进复杂算法。

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一、技术架构：自我迭代的三大支柱

1. 双引擎大语言模型驱动

   • Gemini Flash：负责快速生成大量候选算法代码，以探索可能性空间，确保算法创新的广度。
   • Gemini Pro：对初步方案进行深度优化，通过逻辑推理和代码结构调整提升算法质量。
   • 两者协同工作，既保证生成速度，又提升解决方案的复杂性（如生成数百行代码的完整算法库）。

2. 自动化评估系统

   • 通过预设的量化指标（如准确性、运行效率、资源消耗等）对生成的算法进行验证和评分。
   • 评估结果直接反馈至进化框架，筛选出最优方案作为下一轮迭代的“基因”。

3. 进化算法框架

   • 采用类似自然选择的机制：对高评分算法进行变异（调整代码逻辑）和重组（结合不同方案的优点），生成新一代候选算法。
   • 这一过程持续循环，直至达到预设目标或性能饱和。

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