{"id":6429,"date":"2025-05-17T02:31:40","date_gmt":"2025-05-17T02:31:40","guid":{"rendered":"https:\/\/www.myshirtai.com\/archives\/6429"},"modified":"2025-05-17T02:31:40","modified_gmt":"2025-05-17T02:31:40","slug":"%e8%b0%b7%e6%ad%8cdeepmind-alphaevolve-%e9%9d%a9%e5%91%bd%e6%80%a7ai%e7%bc%96%e7%a0%81%e6%99%ba%e8%83%bd%e4%bd%93%e7%9a%84%e5%b4%9b%e8%b5%b7","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.myshirtai.com\/de\/archives\/6429","title":{"rendered":"Google DeepMind AlphaEvolve: Der Aufstieg einer revolution\u00e4ren kodierten KI-Intelligenz"},"content":{"rendered":"<p>Google DeepMind hat vor kurzem eine bahnbrechende Technologie vorgestellt: AlphaEvolve, eine neue KI-codierte Intelligenz, die nicht nur automatisch Algorithmen schreibt und optimiert, sondern auch wichtige wissenschaftliche Entdeckungen macht. Dieser Artikel befasst sich mit der Funktionsweise dieser revolution\u00e4ren Technologie, ihren wichtigsten Merkmalen und ihren praktischen Anwendungen in einer Reihe von Bereichen.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-alphaevolve-\u81ea\u8fdb\u5316\u7684\u7b97\u6cd5\u53d1\u73b0\u5e73\u53f0\">AlphaEvolve: eine sich selbst entwickelnde Plattform zur Entdeckung von Algorithmen<\/h2>\n\n\n\n<p>Die Kernpositionierung von AlphaEvolve ist eine universelle Algorithmusentdeckungs- und Optimierungsplattform, die auf Large Language Models (LLMs), evolution\u00e4ren Algorithmen und automatischen Evaluatoren basiert. Im Gegensatz zu herk\u00f6mmlichen KI-Codierungstools generiert AlphaEvolve nicht nur Code, sondern bewertet auch automatisch die Leistung dieses Codes, passt dann die Strategie auf der Grundlage der Bewertungsergebnisse an und generiert iterativ bessere L\u00f6sungen, wodurch im Wesentlichen der Prozess der \"nat\u00fcrlichen algorithmischen Evolution\" simuliert wird.<\/p>\n\n\n\n<p>Der grundlegende Unterschied zwischen AlphaEvolve und fr\u00fcheren KI-Systemen:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"has-fixed-layout\"><thead><tr><th>Merkmale der Kompetenz<\/th><th>AlphaCode (2022)<\/th><th>AlphaTensor (2022)<\/th><th>AlphaEvolve (2025)<\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td>Eingabe und Ausgabe<\/td><td>Nat\u00fcrliche Sprache \u2192 Programmcode<\/td><td>Strukturierte Aufgaben \u2192 Multiplikationsalgorithmus<\/td><td>Verallgemeinerte Probleme \u2192 \u00fcberpr\u00fcfbare Algorithmen<\/td><\/tr><tr><td>Umsetzungslogik<\/td><td>Einmalige Erzeugung<\/td><td>Struktursuche + Modellanpassung<\/td><td>LLM-Generierung + automatische Auswertung + evolution\u00e4re Optimierung<\/td><\/tr><tr><td>Bewertungsmechanismen<\/td><td>Menschliche Bewertung oder statische Bewertung<\/td><td>Leistungsmetriken des Simulators<\/td><td>Automatischer dynamischer Betrieb + Bewertungsr\u00fcckmeldung<\/td><\/tr><tr><td>Umfang der Anwendung<\/td><td>Themen von Programmierwettbewerben, usw.<\/td><td>Optimierung der Matrixmultiplikation<\/td><td>Programmierung, Algorithmen, Mathematik, Systemoptimierung<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p>Was es einzigartig macht:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Der Mensch braucht keine schrittweisen Optimierungspl\u00e4ne mehr zu schreiben, sondern kann selbst\u00e4ndig Verbesserungen vorschlagen, selbst testen und selbst verbessern<\/li>\n\n\n\n<li>M\u00f6glichkeit, ganze Abschnitte des Programmcodes zu \u00e4ndern, nicht nur kleine Funktionsverbesserungen<\/li>\n\n\n\n<li>Sie lernen, verschiedene Strategien f\u00fcr unterschiedliche Probleme anzuwenden, z. B. Suchalgorithmen f\u00fcr komplexe Probleme und konstruktive Methoden f\u00fcr strukturierte Probleme.<\/li>\n\n\n\n<li>Bereits im Einsatz in Googles gro\u00df angelegter Produktionsumgebung, nicht nur ein Proof-of-Concept im Labor<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-alphaevolve\u7684\u5de5\u4f5c\u673a\u5236\u4e0e\u6280\u672f\u67b6\u6784\">Funktionsweise und technische Architektur von AlphaEvolve<\/h2>\n\n\n\n<p>AlphaEvolve ist ein mehrkomponentiges, mehrstufig verkn\u00fcpftes komplexes System, das die folgenden Kernmodule und Arbeitsabl\u00e4ufe enth\u00e4lt:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/school.myshirtai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/image-55.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-1379\" \/><\/figure>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-\u7cfb\u7edf\u7ec4\u6210\u4e0e\u6d41\u7a0b\">Systemkomponenten und Prozesse<\/h3>\n\n\n\n<p>Der gesamte Arbeitsablauf von AlphaEvolve besteht aus mehreren Modulen, die zusammenarbeiten:<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Eingangsstufe<\/strong>:: Der Benutzer erh\u00e4lt den urspr\u00fcnglichen Programmcode, eine Definition des zu optimierenden Problems und eine automatische Bewertungsfunktion (zur Messung der Leistung des Codes, der Korrektheit der Ausgabe usw.).<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Kernmodul Zusammensetzung<\/strong>::\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Prompt-Sampler<\/strong>Kombinieren Sie exzellente L\u00f6sungen aus der Vergangenheit mit dem Problemkontext, um komplexe Aufforderungen zu erstellen, die von Menschen bereitgestelltes Hintergrundwissen, Formeln und Codeschnipsel unterst\u00fctzen.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>LLM Integration (LLM Ensemble)<\/strong>Verwenden Sie Gemini Flash, um schnell eine gro\u00dfe Anzahl von Kandidaten zu generieren, und Gemini Pro, um die wichtigsten Empfehlungen zu optimieren und den Evolutionsprozess gemeinsam voranzutreiben.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Automatische Auswerter (Auswerter)<\/strong>Automatisches Ausf\u00fchren und Bewerten der Leistung jedes Programms mit Unterst\u00fctzung f\u00fcr multimetrische Optimierung, kaskadierende Bewertung und parallele verteilte Ausf\u00fchrung.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Programm-Datenbank<\/strong>Speicherung historischer Programme, Bewertungsergebnisse und \u00c4nderungen, um eine neue Generation von Prompts zu erstellen, die eine Evolution in Form eines \"genetischen Ged\u00e4chtnisses\" erm\u00f6glichen.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n<li><strong>evolution\u00e4rer Zyklus<\/strong>::\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>W\u00e4hlen Sie ein \"\u00fcbergeordnetes Programm\" aus der Datenbank und extrahieren Sie dessen optimale Struktur.<\/li>\n\n\n\n<li>Aufbau der aktuellen Aufgabe und des Kontexts \u00fcber Prompt<\/li>\n\n\n\n<li>LLM erzeugt einen neuen Code-Diff (diff)<\/li>\n\n\n\n<li>Anwendungsunterschiede Form \"Unterprogramme\"<\/li>\n\n\n\n<li>Bewerter l\u00e4uft und punktet<\/li>\n\n\n\n<li>Wenn das untergeordnete Programm das \u00fcbergeordnete Programm \u00fcbertrifft, wird es in die Datenbank aufgenommen und geht in die n\u00e4chste Evolutionsrunde.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p>Bei diesem Prozess wird nicht nur der Code selbst, sondern auch die PROMPT- und Bewertungsmetriken weiterentwickelt, was eine hochgradig adaptive Suchoptimierung erm\u00f6glicht.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-\u7a81\u7834\u6570\u5b66\u6781\u9650-alphaevolve\u7684\u79d1\u5b66\u6210\u5c31\">Die Grenzen der Mathematik verschieben: die wissenschaftlichen Leistungen von AlphaEvolve<\/h2>\n\n\n\n<p>AlphaEvolve hat mehrere Durchbr\u00fcche auf dem Gebiet der mathematischen und algorithmischen Entdeckung erzielt und eine Reihe von offenen Problemen gel\u00f6st, die lange Zeit ungel\u00f6st geblieben sind:<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-\u77e9\u9635\u4e58\u6cd5\u7b97\u6cd5\u9769\u65b0\">Neuer Algorithmus f\u00fcr die Matrixmultiplikation<\/h3>\n\n\n\n<p>Eine der bemerkenswertesten Errungenschaften von AlphaEvolve war die Entdeckung eines effizienteren Algorithmus f\u00fcr die Multiplikation komplexer 4\u00d74-Matrizen als der Stra\u00dfen-Algorithmus von 1969, der bis dahin als optimale L\u00f6sung in diesem Bereich galt und 49 Multiplikationen erforderte, die AlphaEvolve auf 48 reduzierte und damit einen Rekord aufstellte, der seit 56 Jahren nicht mehr verbessert worden war.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-video\"><video controls src=\"https:\/\/school.myshirtai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/\u77e9\u9635\u4e58\u6cd5\u65b0\u7b97\u6cd5.mp4\"><\/video><\/figure>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-300\u5e74\u51e0\u4f55\u96be\u9898\u53d6\u5f97\u8fdb\u5c55\">Fortschritte beim 300-Jahre-Geometrie-R\u00e4tsel<\/h3>\n\n\n\n<p>AlphaEvolve hat auch einen wichtigen Durchbruch beim ber\u00fchmten Kissing Number Problem erzielt. Bei diesem Problem wird untersucht, wie viele Einheitskugeln im n-dimensionalen Raum eine zentrale Einheitskugel tangieren k\u00f6nnen, ohne sich gleichzeitig zu schneiden. In 11 Dimensionen fand AlphaEvolve eine Struktur, die aus 593 Au\u00dfenkugeln besteht, was die bisherige untere Grenze von 592 anhebt und sich der bekannten oberen Grenze von 868 n\u00e4hert.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/school.myshirtai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/image-58.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-1382\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>Dar\u00fcber hinaus gab es Durchbr\u00fcche bei offenen Problemen in mehreren Bereichen der Mathematik:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Der Bereich der Analytik<\/strong>Verbesserung bekannter optimaler Schranken f\u00fcr mehrere Autokorrelationsungleichheitsprobleme; leicht verbesserte obere Schranken durch Optimierung der Konstruktion der Unsch\u00e4rferelation in der Fourier-Analyse.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Kombinatorische Mathematik und Zahlentheorie<\/strong>Erd\u0151s' Minimal\u00fcberschneidungsproblem: Stellt eine neue obere Schranke f\u00fcr Erd\u0151s' Minimal\u00fcberschneidungsproblem auf und \u00fcbertrifft damit den bisherigen Rekord.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Geometrie und Stapelungsprobleme<\/strong>Durchbr\u00fcche wurden bei mehreren Problemen erzielt, darunter die Optimierung des Verh\u00e4ltnisses zwischen maximalem und minimalem Abstand und die optimale F\u00fcllung von verschachtelten Polygonen.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Von den mehr als 50 offenen Mathematikaufgaben, die vom DeepMind-Team getestet wurden, entdeckte AlphaEvolve bei 751 TP3T der Probleme die modernsten L\u00f6sungen wieder und verbesserte die besten bekannten L\u00f6sungen bei 201 TP3T der Probleme.<\/p>\n\n\n\n<p>Es ist erw\u00e4hnenswert, dass der Fields-Medaillengewinner Tao Zhexuan auch direkt an der Erforschung der mathematischen Anwendungen von AlphaEvolve beteiligt war.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/school.myshirtai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/image-57.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-1381\" \/><\/figure>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/school.myshirtai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/\u5fae\u4fe1\u56fe\u7247_2025-05-17_101945_542.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-1384\" \/><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-\u63d0\u5347google\u751f\u6001\u6548\u7387-\u5b9e\u9645\u5e94\u7528\u4e0e\u6210\u679c\">Verbesserung der \u00d6koeffizienz von Google: Praktische Anwendungen und Ergebnisse<\/h2>\n\n\n\n<p>AlphaEvolve ist von der theoretischen Forschung zur praktischen Anwendung \u00fcbergegangen und hat in mehreren der wichtigsten Systeme von Google zu erheblichen Effizienzsteigerungen gef\u00fchrt:<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-\u6570\u636e\u4e2d\u5fc3\u4f18\u5316\">Optimierung von Rechenzentren<\/h3>\n\n\n\n<p>Ein heuristischer Planungsalgorithmus f\u00fcr das Borg-Cluster-Management-System von Google ist seit mehr als einem Jahr in der Produktion im Einsatz und beansprucht konstant etwa 0,7% an Rechenressourcen. Der Algorithmus l\u00f6st das Problem der \"gestrandeten Ressourcen\" (z. B. wenn der Speicher knapp wird, die CPU aber noch verf\u00fcgbar ist) und generiert einfachen und lesbaren Code, der f\u00fcr Ingenieure leicht zu debuggen und einzusetzen ist.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/school.myshirtai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/image-59.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-1383\" \/><\/figure>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-ai\u82af\u7247\u8bbe\u8ba1\u534f\u540c\">Synergie bei der Entwicklung von AI-Chips<\/h3>\n\n\n\n<p>AlphaEvolve bietet eine Rewrite-L\u00f6sung auf Verilog-Ebene f\u00fcr Matrixmultiplikationsschaltungen in Google TPUs, die redundante Bits entfernt und gleichzeitig die funktionale Korrektheit beibeh\u00e4lt. Dieser Vorschlag wurde in die Chipentwurfsabl\u00e4ufe der n\u00e4chsten Generation aufgenommen und wird voraussichtlich zu erheblichen Einsparungen bei der Chipfl\u00e4che und dem Stromverbrauch f\u00fchren.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/school.myshirtai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/image-56.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-1380\" \/><\/figure>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-ai\u6a21\u578b\u8bad\u7ec3\u52a0\u901f\">Beschleunigung der AI-Modellschulung<\/h3>\n\n\n\n<p>Was das KI-Training angeht, hat AlphaEvolve ebenfalls erstaunliche Optimierungsf\u00e4higkeiten bewiesen:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Optimierter Kernel f\u00fcr die Matrixmultiplikation beim Training des Gemini-Modells, Beschleunigung um 231 TP3T und Reduzierung der gesamten Trainingszeit um 11 TP3T<\/li>\n\n\n\n<li>\u00dcberarbeitung von Low-Level-GPU-Befehlen im FlashAttention-Kernel f\u00fcr eine Geschwindigkeitssteigerung von 32,5%<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Durch diese Optimierungen wird nicht nur die Leistung verbessert, sondern auch die f\u00fcr die Kernel-Optimierung erforderliche Entwicklungszeit drastisch reduziert - von wochenlangem Expertenaufwand auf wenige Tage bei automatisierten Experimenten -, so dass die Forscher schneller Innovationen entwickeln k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-alphaevolve\u7684\u672a\u6765\u5c55\u671b\u4e0e\u5f71\u54cd\">Zukunftsaussichten und Auswirkungen von AlphaEvolve<\/h2>\n\n\n\n<p>Als universell einsetzbare Plattform zur Entdeckung und Optimierung von Algorithmen geht das Anwendungsversprechen von AlphaEvolve weit \u00fcber das bisher Erreichte hinaus. Es stellt ein neues Paradigma f\u00fcr KI-gest\u00fctzte wissenschaftliche Entdeckung und Algorithmenentwicklung dar und wird in Zukunft voraussichtlich weitreichende Auswirkungen auf viele weitere Bereiche haben:<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Ausweitung auf weitere wissenschaftliche Bereiche<\/strong>Obwohl es derzeit vor allem in der Mathematik und Informatik verwendet wird, kann es aufgrund seiner Allgemeinheit auf jede L\u00f6sung eines Problems angewandt werden, das als Algorithmus beschrieben und automatisch \u00fcberpr\u00fcft werden kann, z. B. in der Materialwissenschaft oder der Arzneimittelforschung.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Ein neues Modell der Zusammenarbeit zwischen KI und menschlichen Experten<\/strong>AlphaEvolve bietet ein neues Modell der Zusammenarbeit zwischen KI und Experten, bei dem die KI f\u00fcr die Erkundung einer gro\u00dfen Anzahl von M\u00f6glichkeiten und die Entwicklung innovativer L\u00f6sungen verantwortlich ist, w\u00e4hrend menschliche Experten f\u00fcr die Validierung und das Verst\u00e4ndnis dieser L\u00f6sungen zust\u00e4ndig sind.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Demokratisierung der algorithmischen Optimierung<\/strong>In dem Ma\u00dfe, wie sich diese Techniken weiterentwickeln, wird die fortgeschrittene algorithmische Optimierung nicht mehr auf einige wenige Spezialisten beschr\u00e4nkt sein, und mehr Entwickler und Forscher werden diese Werkzeuge nutzen k\u00f6nnen, um die Effizienz ihrer Arbeit zu verbessern.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>M\u00f6gliche wirtschaftliche und \u00f6kologische Auswirkungen<\/strong>Allein die Anwendungen im Rechenzentrum von Google haben eine Ressourcenr\u00fcckgewinnungsrate von 0,71 TP3T ergeben, und wenn diese Technologie weit verbreitet ist, wird sie in den Rechenzentren auf der ganzen Welt eine Menge Energie und Ressourcen einsparen.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p>AlphaEvolve ist jetzt offen f\u00fcr fr\u00fche Testeinladungen, die nicht nur auf den akademischen Bereich beschr\u00e4nkt sind, sondern offen f\u00fcr Bewerbungen von Anwendern aus allen Branchen, die das Feld der algorithmischen Optimierung erforschen wollen, und k\u00fcndigt deren Rolle in einer breiteren Palette von Anwendungsszenarien an.<\/p>\n\n\n\n<p>Es markiert einen neuen Meilenstein in der Informatik - KI-Systeme sind nicht mehr nur Werkzeuge, die von menschlichen Programmierern programmiert werden, sondern Partner, die in der Lage sind, selbst\u00e4ndig Algorithmen zu entdecken und zu verbessern - eine Ver\u00e4nderung, die eine Revolution in der Programmierung ausl\u00f6sen k\u00f6nnte, wie es AlphaGo f\u00fcr Go tat.<\/p>\n\n\n\n<table style=\"width: 100%;border-collapse: collapse;border: 1px solid #ddd\">\r\n<thead>\r\n<tr style=\"height: 48px;background-color: #f5f5f5\">\r\n<th style=\"width: 50%;height: 48px;border: 1px solid #ddd;padding: 8px\">\r\n<h4 style=\"margin: 0\">Weitere Produkte finden Sie unter<\/h4>\r\n<\/th>\r\n<th style=\"width: 50%;height: 48px;border: 1px solid #ddd;padding: 8px\">\r\n<h4 style=\"margin: 0\">Siehe mehr unter<\/h4>\r\n<\/th>\r\n<\/tr>\r\n<\/thead>\r\n<tbody>\r\n<tr style=\"height: 63px\">\r\n<td style=\"width: 50%;height: 63px;border: 1px solid #ddd;padding: 8px\"><a href=\"https:\/\/www.myshirtai.com\/de\/\" data-linktype=\"2\">ShirtAI - Durchdringende Intelligenz<\/a><\/td>\r\n<td style=\"width: 50%;height: 63px;border: 1px solid #ddd;padding: 8px\"><a href=\"https:\/\/www.myshirtai.com\/de\/archives\/4425\/\" data-linktype=\"2\">Das AIGC Big Model: der Beginn einer \u00c4ra der doppelten Revolution in Technik und Wissenschaft - Penetrating Intelligence<\/a><\/td>\r\n<\/tr>\r\n<tr style=\"height: 61px\">\r\n<td style=\"width: 50%;height: 61px;border: 1px solid #ddd;padding: 8px\"><a href=\"https:\/\/www.myshirtai.com\/de\/\" data-linktype=\"2\">1:1 Wiederherstellung von Claude und GPT Offizielle Website - AI Cloud Native<\/a><\/td>\r\n<td style=\"width: 50%;height: 61px;border: 1px solid #ddd;padding: 8px\"><a href=\"https:\/\/www.bluelsqkj.com\/archives\/2876\" data-linktype=\"2\">Live Match App Global HD Sports Viewing Player (empfohlen) - Blueshirt Technology<\/a><\/td>\r\n<\/tr>\r\n<tr style=\"height: 54px\">\r\n<td style=\"width: 50%;height: 54px;border: 1px solid #ddd;padding: 8px\"><a href=\"https:\/\/api.mygptmeta.com\/\" data-linktype=\"2\">Transitdienst auf der Grundlage der offiziellen API - GPTMeta API<\/a><\/td>\r\n<td style=\"width: 50%;height: 54px;border: 1px solid #ddd;padding: 8px\"><a href=\"https:\/\/www.zhihu.com\/question\/621055223\/answer\/3633615705\" data-linktype=\"2\">Hilfe, kann jemand von Ihnen Tipps geben, wie man Fragen auf GPT stellt? - Wissen<\/a><\/td>\r\n<\/tr>\r\n<tr style=\"height: 70px\">\r\n<td style=\"width: 50%;height: 70px;border: 1px solid #ddd;padding: 8px\"><a href=\"https:\/\/shop.blueshirtmap.com\/\" data-linktype=\"2\">Global Virtual Goods Digital Store - Global SmarTone (Feng Ling Ge)<\/a><\/td>\r\n<td style=\"width: 50%;height: 70px;border: 1px solid #ddd;padding: 8px\"><a href=\"https:\/\/www.bilibili.com\/video\/BV1efpneYE54\/?spm_id_from=333.1387.homepage.video_card.click\" data-linktype=\"2\">Wie leistungsf\u00e4hig ist Claude airtfacts, dass GPT sofort nicht mehr gut riecht? -BeepBeep<\/a><\/td>\r\n<\/tr>\r\n<\/tbody>\r\n<\/table>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Google DeepMind hat AlphaEvolve auf den Markt gebracht, eine KI-Kodierintelligenz, die in der Lage ist, selbst\u00e4ndig Code zu schreiben und zu optimieren und wissenschaftliche Entdeckungen zu machen. Das System, das gro\u00dfe Sprachmodelle, evolution\u00e4re Algorithmen und automatische Bewerter umfasst, hat bereits mehrere Durchbr\u00fcche im Bereich der Mathematik erzielt, etwa bei der Verbesserung von Algorithmen zur Matrixmultiplikation und der L\u00f6sung geometrischer R\u00e4tsel. In der Zwischenzeit hat es erhebliche Effizienzgewinne bei der Optimierung von Google-Rechenzentren, beim Chipdesign und beim KI-Training erzielt und damit einen neuen Meilenstein bei der Umwandlung der KI von einem Werkzeug zu einem algorithmischen Innovationspartner gesetzt.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":6428,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_uag_custom_page_level_css":"","site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"default","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center 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