Google Drops AlphaEvolve: Is This the End of Human Coders in Optimization?
गूगल ने अल्फ़ाइवोल्व लॉन्च किया: क्या ऑप्टिमाइज़ेशन में इंसानी कोडर्स के दिन अब गिने-चुने रह गए हैं?
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So Google just launched AlphaEvolve—its Gemini-powered AI that writes and evolves code to solve optimization problems. Instead of humans painstakingly tweaking algorithms, this thing uses evolutionary logic, LLM-powered mutation, and feedback loops to literally breed better code over generations. And get this: it already shaved 23% off a core Gemini kernel and recovered nearly 1% of Google’s global compute at scale.
तो गूगल ने अल्फ़ाइवोल्व लॉन्च कर दिया—यह जेमिनी-संचालित एआई है जो ऑप्टिमाइज़ेशन समस्याओं को हल करने के लिए कोड लिखती और उसे विकसित करती है। इंसानों के जगह धीरे-धीरे एल्गोरिदम को समायोजित करने के बजाय, यह जैविक विकास तर्क, एलएलएम-संचालित परिवर्तन और फीडबैक लूप का उपयोग करती है और सचमुच पीढ़ी-दर-पीढ़ी बेहतर कोड की उत्पत्ति करती है। और ध्यान दीजिए: इसने एक महत्वपूर्ण जेमिनी कर्नल को 23% और गूगल के वैश्विक कंप्यूटिंग में लगभग 1% संसाधन बचा लिए।
Now it’s in private preview on Google Cloud, and industries from biotech to finance are lining up. My hot take? We're not replacing coders—we're retiring the phrase 'good enough' in algorithm design.
अब यह गूगल क्लाउड पर प्राइवेट प्रीव्यू में है, और बायोटेक से लेकर फाइनेंस तक सभी क्षेत्रों के लोग इसके पीछे लाइन में खड़े हैं। मेरा गरमागरम विचार? हम कोडर्स को नहीं बदल रहे—हम एल्गोरिदम डिज़ाइन में 'पर्याप्त अच्छा' जैसे वाक्यांश को रिटायर कर रहे हैं।
मैंने अल्फ़ाइवोल्व पायलट पर काम किया है। एक एआई को अपने कोड पर काम करते और फिर अपने से 10 गुना बेहतर कोड वापस देते देखना अजीब लगता है। एक ही समय में गर्व और निराशा महसूस होती है।
तो यह कोड को 'विकसित' करता है। पर कौन तय करता है कि 'योग्यता' क्या है? अगर योग्यता फ़ंक्शन पक्षपाती है—उदाहरण के लिए, निष्पक्षता के बजाय गति पर फोकस करे—तो यह स्वचालित नैतिक ग़ुलाम बन जाएगा।
10 साल से लॉजिस्टिक्स रूट को बेहतर बना रहा हूँ? मैंने पहले से ही अपना अर्ली एक्सेस आवेदन तैयार कर लिया है। यहाँ महज़ 0.5% दक्षता लाभ प्रति वर्ष ईंधन पर लाखों की बचत का मतलब है।
अगर यह 12 सप्ताह की ऑप्टिमाइज़ेशन प्रोजेक्ट को 2 दिन के स्प्रिंट में बदल सकता है, तो मेरी टीम की बोनस में 300% का उछाल आ गया है। मुझे काउंट करें।
10,000 शाखाओं वाले परिवर्तन पेड़ की डिबगिंग करना एक जीवित भूसे के ढेर में सूई ढूँढने जैसा होगा—एटोमेटेड कोड इवोल्यूशन तब तक अच्छा लगता है सिर्फ।
ठीक! और क्या होगा जब यह एक समाधान विकसित करता है जो ‘काम करता है’ लेकिन मूल्यांकन तर्क में छिपे लूपहोल का फायदा उठाता है? कचरा डालेंगे, कचरा मिलेगा—बस एक्स्ट्रा चरणों के साथ।
हमारे लिए गति नहीं—अणुओं की खोज में स्थानीय न्यूनतम से बचना महत्वपूर्ण है। अगर अल्फ़ाइवोल्व हमारे लिए 'कोड के बाहर सोचने' में मदद कर सकता है, यह गेम-चेंजर है।
यह सिर्फ एक उपकरण नहीं है। यह एक नई तरह की बुद्धिमत्ता है—एक ऐसी जो निर्देशों को निभाने के बजाय समाधानों को विकसित करती है। अब हम मशीनों के लिए कोड नहीं लिख रहे, बल्कि एआई की पैरेंटिंग कर रहे हैं।