Google DeepMind публикует годовой отчёт о результатах AlphaEvolve

Google DeepMind опубликовал годовой отчёт о результатах AlphaEvolve — кодирующего агента для открытия алгоритмов на базе Gemini. Ключевые результаты: снижение ошибок секвенирования ДНК на 30% через оптимизацию DeepConsensus, снижение ошибок квантовых схем в 10 раз на процессоре Willow, рост достижимости расписаний энергосистем с 14% до 88%, улучшение прогнозирования рисков стихийных бедствий на 5% и снижение amplification при записи данных в Google Spanner на 20%. Среди коммерческих клиентов — Klarna (удвоение скорости обучения ML) и FM Logistic (рост эффективности маршрутизации на 10,4%).