Le traitement d’AlphaEvolve s’effectue en plusieurs étapes et utilise Gemini pour résoudre les problèmes de manière créative.
Google DeepMind a présenté AlphaEvolve, un puissant agent d’IA qui résout des problèmes complexes de programmation et de mathématiques. Cette technologie est déjà utilisée par l’entreprise elle-même pour concevoir des puces plus efficaces et mieux gérer les centres de données.
Réflexion par étapes
AlphaEvolve effectue son traitement en plusieurs étapes. Tout d’abord, le modèle génère du code à l’aide du modèle de langage Gemini 2.0 Flash. Ensuite, un évaluateur classe les résultats et AlphaEvolve sélectionne et affine les meilleurs résultats. Lorsque Gemini 2.0 Flash ne peut plus proposer d’améliorations, AlphaEvolve passe au plus puissant Gemini 2.0 Pro.
Le système a déjà été utilisé pour les multiplications matricielles, une opération importante en IA. Dans un cas, AlphaEvolve a amélioré le code d’une puce qui fera bientôt partie d’un nouveau processeur TPU. Dans un autre projet, l’agent d’IA a rendu les modèles Gemini 23 pour cent plus rapides.
L’outil a également amélioré la plateforme interne Borg, que Google utilise pour gérer ses centres de données. Grâce à AlphaEvolve, en moyenne 0,7 pour cent de puissance de calcul supplémentaire est maintenant utilisée.
Résolveur mathématique
Selon DeepMind, AlphaEvolve est tout aussi adapté aux mathématiques. Le système a été testé sur plus de 50 problèmes ouverts en analyse, géométrie et théorie des nombres. Dans 75 pour cent des cas, Google affirme qu’il a découvert des solutions très avancées.
AlphaEvolve sera d’abord disponible pour les chercheurs via un accès anticipé. Il sera probablement suivi d’un déploiement plus large dans l’éducation et l’industrie.
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