AlphaEvolve：当AI开始自己改进自己

Google的AlphaEvolve不是在调参数，是在搜索人类压根没见过的新算法。由Gemini Flash负责广度、Pro负责深度的进化系统，发现了数据中心调度算法已在Google生产环境跑了一年，持续回收全球0.7%的算力——换算成钱是数十亿美元级别。它给TPU关键电路提了优化方案，把FlashAttention底层指令优化了32.5%，在50多个数学开放问题中有20%改进了已知最佳解。

但更值得注意的是Karpathy的Autoresearch——630行Python代码，三个文件，一晚跑50个实验。以及MiniMax的M2.7，100+轮自主迭代后内部评测提升30%。三条路径，同一个信号：Agent已经不只是在执行了，它在改进自己执行的方式。

人脑速度正在成为新的限速器。