DeepMind 用 AlphaEvolve 刷新矩阵乘法指数纪录
Google DeepMind 宣布，联合学术合作者及由 Gemini 驱动的编码智能体 AlphaEvolve，成功改进了矩阵乘法复杂度指数 ω 的上界，从 2.371339 推进至 2.371177 以下，创下新纪录。矩阵乘法是驱动现代计算（包括 AI）的基础运算，其理论最优指数 ω 长期是复杂性理论中的著名难题。这一成果由 DeepMind 研究负责人 Pushmeet Kohli 于 8 月 18 日率先公布，展示了 AI 辅助算法优化在解决基础数学难题中的潜力。
已确认
- DeepMind 将矩阵乘法指数上界从 2.371339 改进至 ω < 2.371177，由 AlphaEvolve 结合现代优化方法实现。
- 技术路径包括重新构建优化问题、改进组合损失分析，并引入基于机器学习的算法 AlphaEvolve（m4，@deepmind）。
- AlphaEvolve 是由 Gemini 驱动的编码智能体，研究为 DeepMind 与学术界的合作成果（m2，@DrSingularity）。
为什么重要
- 矩阵乘法是现代计算与 AI 的核心基础运算，ω 的任何改进在理论上都具标志性意义。
- 正如 @PetarV93 指出的，虽然此次改进幅度较小，但这是 AI 智能体在基础算法发现领域的实质性突破，预示着 AI 辅助数学研究的更大潜力。
2026-08-18 ~ 2026-08-19 · 6 条相关
一手来源
- DeepMind 利用 AlphaEvolve 改进矩阵乘法指数上界 — deepmind ·
- DeepMind 用 AlphaEvolve 刷新矩阵乘法指数纪录：ω 降至 2.371177 以下 — pushmeet ·
- AlphaEvolve 助力改进矩阵乘法复杂度上界 — PetarV_93 ·
- 【源头】DeepMind 利用 AlphaEvolve 改进矩阵乘法指数上界 — deepmind · 2026-08-18
- 【源头】DeepMind 用 AlphaEvolve 刷新矩阵乘法指数纪录：ω 降至 2.371177 以下 — pushmeet · 2026-08-18
另有 4 条近重复转述:PetarV_93 · yoavgo · Dr_Singularity · Dr_Singularity