TGViewer
Лидерство и ИИ [Артем Бондарь] Лидерство и ИИ [Артем Бондарь] @artemonml · 835 subscribers
Post #91 1K
Что мне с этого вашего AlphaEvolve

Мои любимые МЛ трюки и концепции - это те, про которые тебе независимо и увлеченно рассказывают несколько незнакомых друг с другом инженеров. Я тут поймал себя на мысли, что самые талантливые ребята из моего окружения все чаще стали ссылаться на гугловый AlphaEvolve.

В чем его суть: мы берём задачу с автоматически верифицируемым ревордом (например: написать оптимальный алгоритм. Реворд - скорость и корректность исполнения на тесткейсах). Для нее пишем затравочное решение и просим LLM сгенерировать несколько более оптимальных решений. Эти решения скорим и укладываем в базу экспериментов. Дальше семплируем из этой базы несколько экспов с результатами и просим LLM сделать следующую модификацию. И так, пока не найдем перебором более эффективное решение.

Самый сок - это семлировние. Алгоритм строит некоторую метрику в пространстве решений, и вдохновляясь генетическими алгоритмами берет не жадно самое лучшее, как новую базу, а набирает диверсифицированный сет из «островов» этого пространства. Очень красиво, автоматизировано и накинуло много пользы во внутренних гугловских задачах: https://deepmind.google/blog/alphaevolve-impact/

Но тут есть загвоздка: не во всех задачах можно легко найти верифицируемый реворд. И не все задачи можно решать изолированно без контекста (как математические задачки).

Но если подумать, то все же многие полезные энтерпрайз задачи можно загнать в этот сетап. Например если мы автоматизируем какой-то процесс, то реворд - это попадание в поведение живых людей, проверенное llm-as-a-judge. А в шаг эволюции может включать не только думание в вакууме, но и походы во внешние базы знаний в поиске правильного граундинга под наблюдаемое поведение. И получается, что любую задачу по автоматизации существующего процесса можно загнать в этот сетап. Не писать промты руками, а дать алгоритму самому собирать правильный контекст из всех возможных источников.

Что делать с этой мыслью - думаю. Это точно сработало «на руках», где шаг эволюции мы проводили вручную, но возможно этот процесс автоматизируется еще сильнее.
Google DeepMind AlphaEvolve: Gemini-powered coding agent scaling impact across fields Discover how AlphaEvolve optimizes algorithms for genomics, quantum physics, global infrastructure, and more to accelerate scientific progress and solve real-world challenges.
  • 👍 11
More from @artemonml
  1. Sep 28, 2026Появилось немного времени и наконец погрузился в вопросы агентизации SDLC. У нас в Т есть…
  2. Sep 23, 2026Очень смущают регулярные статьи вида «опенсорс всего на пол шага отстают от проприетарных…
  3. Sep 21, 2026Я сначала кринжевал с Барсика, купившего автомобиль в тбанке, а потом осознал весь постмод…
  4. Sep 19, 2026А зачем вообще вести тг канал? Иногда меня про это спрашивают знакомые, но чаще я сам зада…
  5. Sep 16, 2026Попугая научили говорить «эскалация» и он стал senior engineering manager’ом Какое-то врем…
  6. Sep 12, 2026Я думал, что буду писать «обо всём», но оказалось, что глубоко занимают меня на деле тольк…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →