Вчера Google представила миру еще одну чудовищную AI-систему под названием Alpha Evolve.
Последняя эволюция его системы Alpha Coder, которая уже победила большинство соревновательных программистов и математиков по всему миру.
Но это не типичная слабая, переоцененная AI-модель.
На самом деле это система больших языковых моделей, способная оптимизировать свой процесс обучения и уже сделавшая новые открытия в математике и науке.
Она даже снизила облачный счет Google на 0,7%, оптимизировав Borg, который является внутренней системой управления серверами в Google и вдохновил Kubernetes.
Самое безумное, однако, это то, что Alpha Evolve не просто повторяет все мусорные данные, которые она украла из интернета.
Она создает и обнаруживает совершенно новые SLO, как, например, уже обнаруженные ею новые, доказуемо верные алгоритмы, которые соответствуют и в некоторых случаях превосходят передовые решения, которые они называют агентом сверхоптимизации кода.
В сегодняшнем видео мы узнаем, как работает Alpha Evolve, и достигнем ли мы наконец кошмарного сценария неконтролируемого AI, на который мы все так долго терпеливо ждали.
Сегодня 16 мая 2025 года, и вы смотрите Code Report.
Искусственный интеллект только что эволюционировал раньше срока.
К сожалению, технология вроде Alpha Evolve слишком мощная для нас, простых людей.
Так что она не станет открытым исходным кодом и даже не будет доступна через API в ближайшее время.
Но несмотря на то, что цена акций Alphabet снижается, Google на самом деле недавно добилась многих успехов, а Alpha Evolve — это просто их последняя демонстрация силы перед конкурентами вроде OpenAI.
То, что поражает всех в интернете, — это факт, что она улучшила алгоритм Штрассена 1969 года, который выполняет умножение матриц 4x4 на комплексных числах.
Предыдущий передовой алгоритм требовал 49 умножений, но Alpha Evolve просто обнаружила новый алгоритм, который справился с задачей за 48 умножений.
Я имею в виду, это не то, чтобы она открыла сверхпроводники при комнатной температуре, но все же очень впечатляет, что она улучшила задачу по математике, которая существует уже 57 лет.
Кроме того, она нашла функционально эквивалентное упрощение в проектировании схем для аппаратных ускорителей, и она даже ускорила обучение больших языковых моделей Gemini, которые лежат в основе Alpha Evolve.
Да, вы правильно это услышали.
Она улучшила себя.
Но как это работает?
Ну, на высоком уровне вы берете промпт с очень конкретным метрикой оценки, а затем подаете его на ансамбль LLM.
Gemini Flash быстрый, поэтому мы можем попробовать множество разных идей, например, поиск в ширину, в то время как Gemini Pro умнее, но медленнее, и работает больше как поиск в глубину.
Вместе они генерируют идеи, оценивают их и сохраняют лучшие, а затем развивают промпты, чтобы постоянно оптимизировать конечное решение.
На самом деле это работает как естественный отбор.
И это немного странно, когда ты понимаешь, что мы используем эволюционные алгоритмы для улучшения глубоких нейронных сетей, и те, и другие — это техники, вдохновленные природой.
И то, что еще примечательно в Alpha Evolve, это то, что она не просто генерирует код на Python, она на самом деле работает с огромными кодовыми базами на любом языке.
Но в 23-й раз в этом году кажется, что программисты просто стали ненужными, как и математики.
Но есть причины, по которым вы можете сомневаться.
Основной недостаток Alpha Evolve в том, что она работает только с задачами, для которых можно создать автоматический оценщик.
Это значит, что она хорошо подходит для многих математических задач, но не так хорошо, когда у тебя клиент, который дает требования к приложению, которые не имеют смысла.
Это шаг вперед, но в очень ограниченных рамках.
Я не волнуюсь, пока она не начнет изобретать вакцины от рака, сверхсветовую скорость и не разгадает, почему wombats испражняются кубиками.
В тот момент я уйду из программирования.
Сейчас же главным выгодоприобретателем от AI-бума кодирования является хакер, который знает, как им пользоваться — навык, который вы должны освоить сегодня с Try Hackme, спонсором сегодняшнего видео.
Это крупнейшая в мире платформа обучения кибербезопасности, где вы развиваете технические навыки, выполняя реальные хакерские испытания.
Например, в этом уроке вы используете виртуальную машину, которую управляете в браузере, чтобы взломать банк.
Я не совсем уверен, как это законно, но более 4 миллионов разработчиков прошли их курсы, и ими пользуются множество крупных технологических компаний и правительственных агентств.
Вы можете начать на любом уровне навыков, а затем быстро зарабатывать очки, продвигаясь по их игровым урокам.
Просто помните использовать свои возможности во благо.
В недалеком будущем будет много действительно плохо написанных приложений.
И с Try HackMe вы можете научиться ими пользоваться, чтобы сделать мир лучше.
И начинайте становиться кибербезопасностью экспертом бесплатно прямо сейчас, используя ссылку ниже, чтобы получить скидку 20% на годовую премиум-подписку.
Это был Code Report.
Спасибо за просмотр, и до встречи в следующем