Skip to content

Commit 1ffe97d

Browse files
committed
2025-05-16 00:48:15
1 parent a5b842c commit 1ffe97d

File tree

3 files changed

+45
-1
lines changed

3 files changed

+45
-1
lines changed

Tools.md

Lines changed: 1 addition & 1 deletion
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -21,7 +21,7 @@ Closed or unmaintained projects: [aide](https://github.com/codestoryai/aide) (Fe
2121

2222
| Tool | Description |
2323
| ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
24-
| ![icon](https://www.google.com/s2/favicons?domain=cline.bot&sz=24) [Cline](https://cline.bot/) | Сoding agent. VS Code extension that integrates AI-powered agentic coding assistance. Has built-in MCP Marketplace. |
24+
| [Cline](https://cline.bot/) | Сoding agent. VS Code extension that integrates AI-powered agentic coding assistance. Has built-in MCP Marketplace. |
2525
| [RooCode](https://roocode.com/) | Сoding agent. Fork of Cline. An VS Code extension created by a Roo that adds AI-powered advanced code generation capabilities. |
2626
| ![icon](https://www.google.com/s2/favicons?domain=zencoder.ai&sz=24) [Zencoder](https://zencoder.ai/) | The most integrated, customizable, and intuitive coding agent (Coffee Mode) Zencoder handles the routine so you can focus on the vision. Works seamlessly inside VS Code, Android Studio, and JetBrains IDEs. |
2727
| [Junie](https://www.jetbrains.com/junie/) | Junie is coding agent by JetBrains. Currently available in IntelliJ IDEA Ultimate and PyCharm Professional, with WebStorm soon to be added to this list. |

eng_2025/05/2025-05-16-00-34.md

Lines changed: 22 additions & 0 deletions
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -0,0 +1,22 @@
1+
https://deepmind.google/discover/blog/alphaevolve-a-gemini-powered-coding-agent-for-designing-advanced-algorithms/
2+
3+
**Google DeepMind AlphaEvolve**
4+
Available to academic researchers, the AI agent for algorithm design based on Gemini (a combination of Flash and Pro), which combines the creativity of large language models (LLMs) with automated evaluators using metrics for discovering and optimizing algorithms. It uses an **evolutionary approach** to improve the best ideas.
5+
6+
Where is it already used?
7+
8+
**1. Google Data Center Optimization** 🖥️
9+
- AlphaEvolve found a more efficient algorithm for resource allocation in Borg (Google's data center management system).
10+
- Result: +0.7% of Google's global computing resources are now used more efficiently.
11+
12+
**2. Hardware Design** 💻
13+
- Optimized matrix multiplications in TPUs (Google's specialized chips for AI).
14+
- Accelerated the operation of arithmetic circuits while maintaining correctness.
15+
16+
**3. Accelerating AI Training** ⚡
17+
- Reduced Gemini training time by 1% by optimizing matrix operations.
18+
- Accelerated FlashAttention (a core algorithm for transformers) by 32.5%.
19+
20+
Improved Strassen's algorithm (1969) for 4x4 matrices, reducing the number of operations. Improved the best solutions for 20% of open problems in mathematical analysis, geometry, and combinatorics.
21+
22+
Interestingly, AlphaEvolve was used to optimize components involved in training the Gemini models themselves. This raises questions about the potential for recursive AI self-improvement and the approach towards a "singularity".

ukr_2025/05/2025-05-16-00-34.md

Lines changed: 22 additions & 0 deletions
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -0,0 +1,22 @@
1+
https://deepmind.google/discover/blog/alphaevolve-a-gemini-powered-coding-agent-for-designing-advanced-algorithms/
2+
3+
**Google DeepMind AlphaEvolve**
4+
Доступний для академічних дослідників AI-агент проектування алгоритмів на основі Gemini (комбінация Flash та Pro), який поєднує креативність великих мовних моделей (LLM) з автоматичними оцінювачами за допомогою метрик для відкриття та оптимізації алгоритмів. Він використовує **еволюційний підхід**, щоб покращувати найкращі ідеї.
5+
6+
Де вже використовується?
7+
8+
**1. Оптимізація дата-центрів Google** 🖥️
9+
- AlphaEvolve знайшов ефективніший алгоритм для розподілу ресурсів у Borg (системі керування дата-центрами).
10+
- Результат: +0.7% світових обчислювальних ресурсів Google тепер використовуються ефективніше.
11+
12+
**2. Дизайн апаратного забезпечення** 💻
13+
- Оптимізував матричні множення у TPU (спеціальних чипах Google для AI).
14+
- Прискорив роботу арифметичних схем, зберігаючи коректність.
15+
16+
**3. Прискорення навчання AI** ⚡
17+
- Зменшив час тренування Gemini на 1% завдяки оптимізації матричних операцій.
18+
- Прискорив FlashAttention (ядерний алгоритм для трансформерів) на 32.5%.
19+
20+
Поліпшив алгоритм Штрассена (1969 р.) для 4×4 матриць, зменшивши кількість операцій. Покращив найкращі рішення для 20% відкритих задач з математичного аналізу, геометрії та комбінаторики.
21+
22+
Цікаво, що AlphaEvolve використовувався для оптимізації компонентів, що входять до навчання самих моделей Gemini. Це викликає питання про можливий потенціал рекурсивного самовдосконалення ШІ та наближення до "сингулярності".

0 commit comments

Comments
 (0)