Google DeepMind AlphaEvolve：用 AI 設計更好的演算法

Google DeepMind 近期揭示了 AlphaEvolve，這是一個利用 Gemini 大語言模型來設計新演算法的系統。這項突破代表了 AI 輔助科學研究的重要進展——不再只是分析數據或提供建議，而是能夠主動發現人類研究者可能從未想到的解決方案。

AlphaEvolve 如何運作

AlphaEvolve 的核心創新在於將大語言模型的創意生成能力與進化演算法的系統優化能力相結合。其工作流程如下：

1. 問題定義：研究人員向系統描述需要解決的問題
2. 候選生成：Gemini 模型生成多個可能的演算法解決方案
3. 評估篩選：進化演算法測試每個候選方案的效能
4. 選擇優化：選出表現最好的方案並回饋給 LLM
5. 迭代改進：LLM 基於反饋生成改進版本
6. 重複循環：這個過程持續進行，直到找到最優解

這種方法的突破性在於，它克服了純粹依賴 LLM 的局限性（容易產生不可行的解決方案）和純粹進化演算法的局限性（需要大量隨機嘗試）。

實際應用成果

Google DeepMind 已經使用 AlphaEvolve 取得了多項實際成果：

特別值得注意的是數據中心能效優化。考慮到 Google 運營著世界上最大的數據中心網絡之一，即使是小幅度的效率提升也能帶來巨大的成本節省和環境效益。

與美國能源部的合作

2026 年初，Google DeepMind 宣布支持美國能源部的「Genesis」國家計畫，旨在加速創新和科學發現。作為這項合作的一部分，DeepMind 正在擴展其對國家實驗室的加速訪問計畫，將 AlphaEvolve 納入其中。

這項合作的重點領域包括：

• 高性能計算優化
• 材料科學研究
• 氣候模型改進
• 核融合研究

Genie 3：互動式世界模型

除了 AlphaEvolve，DeepMind 還發布了 Genie 3，這是首個實時互動式世界模型。該系統能夠以每秒 24 幀的速度生成可導航的 3D 環境，解析度達到 720p，並能保持數分鐘的一致性。

與之前需要明確 3D 表示的系統不同，Genie 3 通過觀察學習物理規律，透過自回歸預測逐幀生成世界。這對於遊戲開發、機器人訓練和虛擬實境應用具有重要意義。

Google 已經向美國的 Ultra 用戶推出了基於 Genie 3 研究的 Project Genie 原型，讓用戶可以通過文字或圖像提示生成可探索的 3D 環境。

AI 科學家：加速假設生成

DeepMind 的另一個重要項目是「AI 共同科學家」（AI Co-Scientist）系統。這個系統旨在幫助科學家綜合大量信息，生成新穎的假設和研究提案。

該系統已經取得了一些令人印象深刻的成果：

• 為肝臟纖維化提出了新的藥物重定位候選方案，並通過實驗室實驗得到驗證
• 預測了複雜的抗生素耐藥性機制，這些預測在實驗發表之前就已做出
• 展示了將假設發展時間從數年縮短到數天的潛力

AlphaGenome：解讀非編碼 DNA

DeepMind 還推出了 AlphaGenome，這是一個幫助科學家更好理解 DNA 非編碼部分的 AI 模型。雖然非編碼 DNA 不直接產生蛋白質，但它在基因調控中扮演著關鍵角色。

AlphaGenome 的潛在應用包括：

• 加速基因組生物學研究
• 改善疾病理解
• 改進作物抗性（擴展到植物基因組時）
• 開發可持續生物燃料
• 設計先進生物材料

英國自動化實驗室

Google DeepMind 宣布將於 2026 年在英國建立其首個自動化實驗室，專注於材料科學研究。這個實驗室將從頭開始設計，與 Gemini 全面整合。

一個多學科的研究團隊將監督實驗室的研究工作，利用世界一流的機器人技術每天合成和表徵數百種材料。目標是大幅縮短識別變革性新材料的時間線。

世界模型競賽的新格局

DeepMind 的這些進展使其在 2026 年的「世界模型競賽」中佔據重要位置。與 Yann LeCun（Meta）推動的 JEPA 架構和 Fei-Fei Li 的 World Labs 相比，DeepMind 的方法更加注重實用性和可擴展性。

這場競賽的核心問題是：如何建立能夠真正理解世界運作方式的 AI 系統？不同的團隊正在探索不同的技術路線，而 2026 年可能是決定哪種方法最終勝出的關鍵一年。

對香港科研的啟示

對於香港的科研機構而言，DeepMind 的這些進展提供了重要的參考。隨著 AI 輔助科學研究工具的成熟，那些能夠有效利用這些工具的研究團隊將在全球競爭中佔據優勢。

香港的大學和研究機構應該考慮：

1. 投資 AI 基礎設施，以便能夠使用最新的研究工具
2. 培養跨學科人才，結合領域專業知識和 AI 技能
3. 與國際 AI 實驗室建立合作關係
4. 探索 AI 輔助研究在本地優勢領域的應用