أعلنت Google مؤخرًا عن التوفر العام (GA) لـ AlphaEvolve على Gemini Enterprise Agent Platform، مما أدى إلى تحويل مشروع DeepMind البحثي الذي اكتشف خوارزميات مضاعفة المصفوفات الجديدة إلى منتج يمكن لأي عميل Google Cloud تشغيله مقابل التعليمات البرمجية الخاصة به.
AlphaEvolve هو وكيل تحسين الكود التطوري. بدءاً من خوارزمية أساسية، تستخدم نماذج جيميني لإنشاء برامج مرشحة متحولة، وتسجل كل واحدة منها مقابل وظيفة تقييم محددة من قبل المستخدم، وتتكرر حتى يتقارب البحث في كود محسّن يمكن قراءته بواسطة الإنسان.
يفصل نموذج النشر بين المخاوف بطريقة تهم المؤسسات التي لديها تعليمات برمجية لا يمكنها مشاركتها. يقوم مقيم المستخدم بتشغيل جانب العميل، على البنية التحتية الخاصة به، سواء كان ذلك جهاز كمبيوتر محمول، أو مجموعة خاصة، أو كمبيوتر فائق السرعة. تقوم واجهة برمجة تطبيقات AlphaEvolve بإنشاء برامج مرشحة؛ تقوم بيئة المستخدم بتسجيلها محليًا وإرسال النتائج مرة أخرى.
يتبع سير العمل أربع خطوات: تحديد خوارزمية أساسية وسياق المشكلة، وإنشاء وظيفة تسجيل للمقاييس المهمة، وتشغيل أداة التحسين الوكيل، ونشر الخوارزمية الناتجة في الإنتاج.
إن إعلان GA ثقيل بشكل غير عادي على أدلة العملاء بأرقام محددة. قامت Klarna بمضاعفة إنتاجيتها للتدريب على تعلم الآلة، واستكشاف ما يقرب من 6000 برنامج مرشح على مدار ثلاثة أسابيع مع الحفاظ على إمكانية التكرار الدقيقة التي يتطلبها تنظيم الخدمات المالية. شهدت JetBrains تحسنًا في زمن الوصول لإكمال تعليمات برمجية IDE بنسبة 15 إلى 20 بالمائة.
قامت شركة FM Logistic بتخفيض 10.4 بالمائة من طرق اختيار المستودعات، وهو خط الأساس الذي تم بالفعل تحسين الإنتاج. في Kinaxis، ارتفعت دقة التنبؤ بنسبة 22 بالمائة بينما انخفض وقت التشغيل بنسبة 90 بالمائة. يدير مختبر أوك ريدج الوطني نظام AlphaEvolve on Frontier، وهو نظام exascale الخاص به، حيث يقوم الوكيل بإنشاء نواة GPU محسنة لأحمال عمل الحوسبة العلمية. يسبق استخدام Google الداخلي المنتج. قامت AlphaEvolve بتحسين تصميم السيليكون للجيل التالي من وحدات TPU، وتقليل تضخيم الكتابة في ضغط شجرة LSM الخاص بـ Google Spanner بنسبة 20 بالمائة، وخفض مساحة التخزين بنسبة 9 بالمائة، وفقًا للإعلان.
تحتوي شهادة JetBrains على الإطار الأكثر دقة لما يتغير بالنسبة للفرق الهندسية:
لا يزال المهندسون يمتلكون القرار المعياري والمراجعة والإصدار. مساحة البحث هي ما يصبح أصغر.
إن تقسيم العمل هذا هو الإجابة العملية على السؤال الذي أثاره الممارسون عندما وصلت ورقة البحث. في Hacker News، أثناء مناقشة ورقة AlphaEvolve الموسعة في مايو، لخص أحد المعلقين رد الفعل المنقسم بعد أن استخدم منشئ Redis سلفاتوري سانفيليبو هذا النهج على عناصر Redis الداخلية:
كان هناك رد فعلين: “أوه، لن ينجح هذا الأمر أبدًا بالنسبة لي” و”لقد رأيت شهورًا من حياتي تنجز في ساعة واحدة”، وأعتقد أنهما على حق.
قام معلق آخر على نفس الموضوع بوضع إطار للحدود التي ستصل إليها معظم فرق الإنتاج:
أكثر ما يثير فضولي هو كيف يترجم هذا إلى قواعد تعليمات برمجية فوضوية في العالم الحقيقي بدون مقاييس محددة جيدًا. معظم برامج الإنتاج ليست تصميم شرائح أو تحسين النواة – إنها منطق عمل مع معايير نجاح غير واضحة. إن قصة البنية التحتية مثيرة للإعجاب، ولكني أود أن أرى كيف يتعاملون مع المجالات التي تكون فيها وظيفة التقييم نفسها غامضة.
النمط الذي يحدد التفاعل الذي سيتم تطبيقه: يعمل AlphaEvolve حيث يكون للمشكلة وظيفة تقييم قابلة للقياس وقابلة للتشغيل الآلي. يمكن تحسين التعليمات البرمجية ذات معيار واضح أو مقياس تسجيل أو فحص صحة يمكن التحقق منه. الكود الذي تعتمد جودته على الحكم البشري ليس كذلك. تعكس قائمة عملاء Google ما يلي: خطوط أنابيب التنبؤ (WMAPE)، وتوجيه المستودعات (المسافة)، ونواة وحدة معالجة الرسومات (الإنتاجية)، وتخطيطات الشرائح (المساحة والطاقة). كل حالة لها رقم لتحسينها.
يجب على الممارسين الذين يقومون بتقييم AlphaEvolve ملاحظة ما لا يتضمنه الإعلان. جميع أرقام الأداء مقدمة من البائع أو شهادات العملاء منشورة على مدونة Google الخاصة، دون أي معايير مستقلة. ولم يتم الكشف عن الأسعار في الإعلان. أشار أحد الممارسين الذين درسوا منشورات Evolve إلى مكان وجود العمل غير الساحر:
تتمتع جميع منشورات *Evolve بنتائج مثيرة للإعجاب للغاية، ولكن منذ الوقت الذي أمضيته في المعلومات المنشورة، أشعر أن الاهتمام ينصب على LLMs وجانب الذكاء الاصطناعي، على الرغم من أن النتائج المبلغ عنها هي في جميع الحالات تقريبًا نتيجة لبيئات مصممة بشكل جيد للغاية لكل من LLM والخوارزمية التطورية للعمل بشكل جيد.
إن تصميم البيئة هذا هو عمل حقيقي: يجب على الفرق بناء أداة تسجيل تلتقط كل خاصية تهمهم، لأن البحث التطوري سوف يستغل أي شيء يفشل المقيم في قياسه، مثل إنتاج تعليمات برمجية سريعة تكون خاطئة بشكل طفيف بطرق لا تكتشفها الاختبارات.
يتوفر AlphaEvolve بشكل عام على منصة Gemini Enterprise Agent Platform. بالإضافة إلى ذلك، نشرت Google أيضًا مهارة AlphaEvolve التي تدمج سير عمل التحسين في أدوات البرمجة التفاعلية. بالنسبة للفرق التي ترغب في تجربة نفس النهج التطوري القائم على LLM بدون Gemini Enterprise Agent Platform، يقدم OpenEvolve تطبيقًا مفتوح المصدر.
