主要观点：Google DeepMind 发布了 AlphaEvolve 编码代理，使用 LLM 发现和优化跨多个领域的算法，包括硬件设计等，应用于数学等领域取得良好结果，能自动验证，还用于改进自家数据中心操作等。
关键信息：

• 使用 Gemini Flash 和 Gemini Pro 等 LLM 生成和进化程序，用户需指定评估函数。
• 架构图展示其工作原理。
• 用于数学等 50 多个问题，重发现 75%最先进解决方案，找到 20%更好的。
• 用于改进 Google 的 Borg 任务协调器的启发式函数，恢复 0.7%计算资源，还提升 AI 训练过程中的操作速度。
  重要细节：
• Hacker News 讨论线程中用户对其评价总体积极，提及 Google 近期 AI 成果。
• 牛津大学 AI 研究员 Simon Frieder 批评 DeepMind 未完全开源代码，对 AlphaEvolve 结果存疑，虽有自动评估器但可能隐藏 bugs，不过学术研究者可申请早期访问。