Pour déterminer si un cas d'utilisation convient à AlphaEvolve, évaluez-le en fonction des trois critères clés suivants.
Faisabilité de la formulation du problème :
Évaluez la simplicité avec laquelle le problème peut être exprimé sous la forme d'un problème d'optimisation d'algorithme.
Optimisation directe du code : le problème consiste à optimiser directement les performances du code.
- Adéquation : bonne adéquation possible.
Recherche mathématique générale ou optimisation combinatoire : les variables de décision et les contraintes sur les solutions possibles peuvent être décrites comme un programme dans un langage de programmation standard, avec un ensemble correspondant de tests unitaires et fonctionnels. Cela s'applique à la plupart des cas d'utilisation d'optimisation mathématique.
- Adéquation : bonne adéquation possible.
Recherche mathématique spécialisée avec des modalités de données uniques : l'optimisation implique des modalités de données qui ne peuvent pas être exprimées sous forme de paramètres et de variables dans un programme informatique (par exemple, les structures de protéines, les données génomiques ou l'optimisation du contenu d'images et de vidéos).
- Adéquation : ne convient pas. Envisagez plutôt d'utiliser un modèle ou un agent d'optimisation spécifique à un domaine, comme AlphaFold ou AlphaGenome pour les sciences de la vie, ou un agent GenMedia pour les cas d'utilisation marketing et créatifs.
Avant de continuer, assurez-vous que la logique et les contraintes de base du problème peuvent être entièrement traduites en code.
Complexité du problème d'optimisation :
Évaluez si la complexité du problème d'optimisation correspond aux capacités d'AlphaEvolve.
Pour la découverte et l'optimisation des algorithmes : évaluez la complexité de l'espace de conception pour les programmes potentiellement corrects :
Choix de conception étroits et bien définis : ne convient pas.
Choix de conception exponentiels ou illimités : un bon ajustement est possible.
Pour la recherche mathématique générale et l'optimisation combinatoire
Évaluez la nature des variables de décision réalisables et de la fonction objectif :
Fonction objectif convexe, linéaire ou les deux : ne convient pas.
Fonction objectif non convexe, très non linéaire ou les deux : ajustement potentiellement bon.
AlphaEvolve offre le meilleur ROI lorsque les solveurs exacts rencontrent des limites de mise à l'échelle combinatoires.
Faisabilité et durée d'exécution de l'évaluation :
Déterminez si les performances d'une solution proposée peuvent être mesurées dans un délai raisonnable (généralement de l'ordre de quelques minutes).
Un cas d'utilisation est adapté si les métriques de validation de la solution et les objectifs d'optimisation peuvent être évalués à l'aide de l'une des méthodes suivantes :
Calcul déterministe : calculé de manière analytique à l'aide de formules ou de tests d'exécution de référence.
Estimation basée sur les données : estimée en validant les ensembles de données de test hors échantillon ou simulée à l'aide d'outils et de modèles de simulation spécialisés.
Tests d'infrastructure : mesurés directement à l'aide de tests de charge et de performances sur les composants d'infrastructure cibles.
Des boucles d'évaluation rapides, automatisées et déterministes sont essentielles pour permettre des cycles de recherche évolutifs efficaces.