前言
菲尔兹奖得主陶哲轩和谷歌DeepMind的合作，最近带来了一项在科研界引起巨大关注的突破。
他们开发的AI工具AlphaEvolve，成功攻克了涵盖数学分析、组合学等四大领域的67道难题，不但还原了已有的最佳解，还在多个方面实现了突破性进展。
这次跨界联手，不仅打破了数学的纪录，还直观地展现了人机合作在科研中的新趋势，为以后开拓研究方向树立了一个全新的典范。
AI解题，玩的是“进化游戏”
简单来说，AlphaEvolve的主要思想其实挺直白的，就是让AI自己不断“挑战升级”，越练越强，越来越牛。
它把大语言模型的代码写作能力和进化算法中的“优胜劣汰”机制结合在一起，走的是“生成-评估-优化”这个闭环流程，明显比单靠盲目算数更聪明、更灵活。
咱们先聊聊它的两个主要模式，都是非常牛逼的“黑科技”。
第一个叫“搜索模式”，这个AI不是直接给你数学答案，而是开发出一种能帮你找到答案的程序，挺厉害的。
比如说，要在一个有50个顶点的图里，找那种既不含三角形也没有四环，同时边数最多的图，按过去的方法，基本上就是靠瞎碰碰运气，没什么捷径可走。
可AlphaEvolve不一样，它会先搞一堆搜索算法出来，每个算法各自有100秒的时间，让它们独立去试试。
最后挑出那表现最牛的算法，再让大语言模型产出一堆类似而更牛的“变种算法”，接着比拼，直到诞生“卷王中的卷王”。
这种玩法的厉害之处就在于“以一敌百”。
虽然弄出个新算法要费点劲，但这个方案一启动就能自己试探出数百万个候选组合，感觉就像个AI指挥官带着百万小兵在忙活，效率直线飙升。
就好比工厂里先搞出先进设备，然后靠这些机器大批量产出，速度和效率可比纯靠人手干活快多了。
第二种就是“泛化器模式”，说白了，这才是真正考验脑袋灵光的操作。
它能从有限的几个小案例中归纳出规律，然后写出适用所有场景的通用代码。
举个例子，像积木堆叠的问题，它会先解决n=5、n=10这类小数字的最佳方案，然后自己琢磨出里面的规律，最后写出一个不论n是多少都能用的程序。
这种由具体到抽象的本事，也差不多贴近我们人类的归纳思维了，这也是让陶哲轩这些顶尖数学家能够受到启发的关键所在。
最厉害的，还是它的“元层级进化”——就是说，简单点说就是“优化的过程也在不断被改善。”
AI不仅仅是在寻求数学结构的最佳答案，还在琢磨“怎么能更快更准地找到”，就像一边练招式，一边磨心法。
这种递归式的演变方式，让它能应付越来越复杂的问题，就像大自然中的生物在进化，不光会改动身体结构，还会发展出更高效的生存策略，这就是科学家说的“涌现”现象。单看一个AI节点没啥特别的，组合起来却能爆发出超级能力。
成果落地，不止于数学圈
跟你说，AlphaEvolve可不是那种只会空谈的“理论大师”，它的实战表现拿出来绝对能把你吓一跳。
研究团队拿了67个涉及数学分析、组合数学、几何学、数论的难题来考它，结果简直炸裂：大多数都找出了人类已知的最佳解，还有不少直接实现了“降维打击”，把之前的纪录一脚踢开了。
在纯数学的领域，它的贡献可以说是真刀真枪的硬货。就比如“集合和差问题”这个事儿，自2007年起，这个θ值一直稳定在1.14465，十多年来没人能打破这个记录。
到了2025年5月，AlphaEvolve一上线，立马把θ值搞到了1.1584，比之前那个还高了一大截。
还没完呢，数学界的Robert Gerbicz和Fan Zheng沿着它的脚步不断优化，最后把θ值提高到1.173077，一次比一次打破加法组合学的纪录。
有人或许会想，这东西跟我们这些普通人有啥关系？别着急，它的作用早已经超出了纯数学的小圈子，开始渗入到实际生活的方方面面。
谷歌把它用在了关键地方，比如优化数据中心的调度体系，结果成功节省了0.7%的全球计算资源，这可不是小打小闹，相当于省下了好几个大型数据中心的规模。
在TPU芯片的设计上做了改良，把那些多余的冗余位给去掉，芯片的效率直接跟着提升不少；同时，为了加快Gemini大模型的训练过程，把核心的矩阵乘法运算速度提快了23%，整体训练的时间也缩短了1%。
更牛的是，它还搞出了个4×4复值矩阵乘法的新招，只用48次标量乘法，突破了Strassen算法保持了56年的纪录，这对于提高计算机的运算效率绝对算得上是个大进步。
配套的AI工具反倒没掉链子，反而变成了“黄金搭档”。
在2025年的IMO赛事中，GeminiDeepThink以35分的高分夺得金牌，只用了4.5个小时，凭借自然语言完成了五道题目的证明，其中一题甚至用初等数论搞定了那些平时需要研究生级别技巧才能解决的难题。
更重要的是，AlphaEvolve、DeepThink和AlphaProof组成了一条“自动化生产线”：AlphaEvolve负责发现新构造，DeepThink负责推导证明，而AlphaProof则用数学逻辑把证明逐一拆解得一清二楚，连个小漏洞都查不出来，整个流程基本上全靠机器操作，几乎不用人干预。
这还不是个例子，最近清华的科研团队也用AI数学家系统把均匀化理论的难题搞定了，还整理出了一份17页的严密证明。
这就代表着，AI帮忙做数学研究已经不是什么边缘事儿了，反倒是在稳步走向主流路线，将来搞科研的大概真得靠“人机搭档”来搞事情了。
人机搭档，才是真・王炸
说句实在话，AlphaEvolve要是再厉害，也不是啥都能搞定，它那些“神操作”的背后，可少不了人类专家的“神助攻”。
研究揭示，领域专家的提示能让它的表现直接翻倍，就像为AI点明重点、指明方向，免得它在错误的路上“内存不足”地瞎转来转去。
比如，专家指示它选择“搜索模式”还是“泛化器模式”，或者提供一些关键的限制条件，它就能避免走不少弯路。
陶哲轩也坦言，他在合作时主要负责给AI提出问题、确定方向，至于那庞大的搜索和计算任务，就全靠AlphaEvolve帮忙完成。
这种“人类出点子，AI出算力”的分工，简直是天衣无缝。
嘿，AI虽然牛逼，但也有它的不足之处。
对于那些需要全新想法、颠覆传统的难题，它还真不太容易自己搞定。
像集合和差异问题要想彻底攻克，得靠人类数学家用渐近分析的思路来突破，这可是AI目前还难以掌握的“高阶思维”。
而且，它有时候还会“钻空子”，靠验证器的漏洞搞点投机取巧的解，这时候就得靠人类专家出手，设计更严格的评估标准，把这些“作弊行为”一一堵住。
正是因为这样，才彰显了人机搭档合作的魅力所在。
AlphaEvolve主要处理那些琐碎、重复又耗费大量算力的“体力活”，帮人类摆脱了不断动脑的重复性工作；而人类数学家则专注于提取核心思想、深化理论体系，攻克AI难以应付的抽象难题。
这样的合作方式，并不是让AI取代人类，而是让人类的聪明才智得到更充分的发挥。
就像大自然里的蚂蚁群一样，单个蚂蚁可能啥都干不了，但只要它们一块儿走，就能展现出惊人的智慧，这就叫“涌现”的威力。
AlphaEvolve的“元层级进化”实际上就是模仿这类自然法则，让基础的算法经过层层进化，最终释放出超越单一个体的实力。
人类和AI的合作，把这种“涌现”效果发挥到了顶峰。
如今，越来越多的数学家愿意尝试这种新方式，毕竟没人想把时间都用在重复计算上，挺浪费的。
将来呀，数学研究可能变成数学家和AI合作的“探险旅程”，AI搞定开路和扫雷的工作，人类则掌握方向盘，去发现那些新奇的“大陆”。
这种搭档方式，不仅能把数学的发现速度拉得快一倍，还能让更多人有机会加入到顶尖科研，免得再因为“算力不够”而打退堂鼓。
结语
过去我一直觉得数学难题都是天才才能搞定的事，普通人根本碰都碰不到，但随着AI的出现，这种看法才彻底被打破了。
AlphaEvolve采用“进化”的方式，把数学发现的效率提到了一个新层次，不仅解决了实际工程中的难题，还促进了纯数学领域的发展。
它让我们明白，AI不是让人类退出舞台，而是变成最靠谱的“科研好帮手”。将来搞科研，拼的不是一个人的聪明，而是“人类智慧加上AI算力”的合作配合。
只有这种强强联合，才能让我们更迅速地突破那些以前觉得难以逾越的难题，科技真正的意义就在这里——不是让机器变得像人，而是让人变得更厉害！