来源：Google DeepMind 官方博客

社区热议：

1. 像 AlphaEvolve 这样的工具给数学家带来了非常有用的新能力。对于优化问题，我们现在能快速测试潜在不等式是否有反例。 —— Terence Tao（UCLA 数学教授、菲尔兹奖得主）

2. Google 团队用 AlphaEvolve 发现的方案，为我们的测序仪器带来了明显更高的准确率。 —— Aaron Wenger（PacBio 高级总监）

3. AlphaEvolve 提出的电路设计如此反直觉却又如此高效，以至于被直接集成进了下一代 TPU 的硅片——这是 TPU 大脑帮助设计下一代 TPU 身体的最新案例。 —— Jeff Dean（Google 首席科学家）

4. 在基因组学中，AlphaEvolve 把 DeepConsensus 的变异检测错误降低了 30%，可能帮人类找到此前隐藏的致病突变。 —— Warp News / 36kr

5. 在电网优化中，把 AC 最优潮流问题可行解比例从 14% 提升到 88%，显著减少了其他昂贵的后处理步骤。 —— DeepMind 官方博客

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