2892
Google розширила свою мультиагентну систему Antigravity, використовуючи команди спеціалізованих агентів на базі моделей Gemini для розв’язання складних математичних задач, перевірки доказів і оптимізації програмних систем. За даними Interesting Engineering, система Teamwork у складі Antigravity вже допомогла формалізувати знакові математичні результати, ідентифікувати молекулярні структури та створити швидші реалізації програмного забезпечення.
Математичні гіпотези й автоматизовані докази
Одним із найпомітніших досягнень став прорив у формалізації так званих гіпотез Вейля — ключового набору результатів про кількість розв’язків поліноміальних рівнянь над скінченними полями. Оригінальний доказ французький математик П’єр Делінь (Pierre Deligne) опублікував у 1974 році, і тепер Google повідомляє про його повну машинну формалізацію.
Система Teamwork-LEAP згенерувала приблизно 1,8 мільйона рядків коду на мові Lean, розбивши завдання на 28 800 викликів субагентів. Усе це потрібно, щоб представити доказ у вигляді, придатному для перевірки комп’ютерним доказовим асистентом.
Команда також відтворила формалізацію нещодавнього доказу, пов’язаного з кінцевочасовим «проривом» розв’язків тривимірних рівнянь Нав’є — Стокса. Це стосується питання, чи можуть гладкі розв’язки цих рівнянь за скінченний час втратити гладкість і дати особливість — проблему, пов’язану з одним із семи задач тисячоліття. Відкрите воно вже близько 90 років, тож формальна перевірка будь-яких пов’язаних результатів особливо важлива.
Система допомогла й у роботі над гіпотезою Куртейда — Кумара (Courtade–Kumar), задачею з теорії інформації, сформульованою у 2013 році. Дослідники з Google та університетів, використовуючи цей фреймворк, змогли отримати доказ у повній загальності: моделі Gemini допомагали виводити аналітичні межі та генерувати сертифікати, які потім може перевірити комп’ютер.
Усі ці результати були формалізовані в Lean 4 — мові програмування та системі-допоміжнику доказів, яка дає змогу комп’ютеру крок за кроком перевірити логіку математичного міркування.
Як працює мультиагентний підхід Google
Підхід Google спирається на паралельну роботу багатьох агентів, а не одного великого модуля. Окремі агенти отримують власні завдання й обмежені набори файлів і інструментів, необхідних саме для їхньої частини роботи. Одні агенти пропонують розв’язання, інші — спеціально налаштовані, щоб їх ставити під сумнів та перевіряти.
Такий розподіл ролей покликаний зменшити кількість помилок, які можуть виникати, коли один великий ШІ-«ланцюжок міркувань» генерує довгі складні докази без незалежної перевірки. Окремі критики й аудитори оцінюють результати, не покладаючись на вихідну логіку агента-автора, що додає ще один рівень контролю якості.
Розпізнавання молекул за даними NMR
За межами чистої математики Antigravity застосували до задачі з молекулярної хімії. Команда з 30 спеціалізованих агентів, поєднаних з фізично-обґрунтованим симулятором, розв’язувала задачу ідентифікації молекулярних структур на основі даних ядерного магнітного резонансу (NMR).
На складних тестових молекулах агенти досягли 95 % точності у випадку найкращого варіанта (top-one accuracy) та 100 % — якщо враховувати три найімовірніші запропоновані структури (top-three accuracy). Це показує, що мультиагентний ШІ може не лише підтримувати математиків, а й працювати з даними з експериментальної фізики та хімії.
Перепис програмного забезпечення й приріст швидкодії
Той самий фреймворк Google перевірила на практичних задачах системної інженерії. Агенти переписали внутрішній AV1-декодер відео libgav1 з C++ приблизно на 170 000 рядків коду на Rust, при цьому було досягнуто повної відповідності вихідних даних у великому наборі тестів.
Початкова версія на Rust працювала приблизно в чотири рази повільніше за оригінальний варіант. Однак після того, як агентам надали профайлінгові інструменти та окремо поставили завдання підвищити продуктивність, Rust-реалізація стала на 20–30 % швидшою за C++ як на процесорах x86_64, так і ARM.
В іншому проєкті дворічний тижневий (двотижневий) етап роботи дав змогу переписати решту C++-коду в мікрояді Zircon у приблизно 800 000 рядків Rust з безпечним керуванням пам’яттю. Після цього ядро пройшло модульні тести та успішно завантажилося на апаратурі ARM64.
Google також повідомляє про покращення у своїй внутрішній інфраструктурі. Агентний робочий процес планування зменшив примусове припинення завдань на TPU на 24 % для деяких типів обладнання, водночас зберігаючи задані рівні сервісу та завантаження кластерів.
Доступ до Teamwork через Antigravity
Компанія відкриває доступ до фреймворку Teamwork та ітераційного процесу написання коду під назвою /boost через платформу Antigravity. Також Google оголосила відбір 10 000 науковців, яким надасть шість місяців безкоштовного доступу до найвищого тарифного рівня використання системи.
У майбутньому Google планує додати до Antigravity більше спеціалізованих робочих процесів, зокрема інструменти для формальних доказів. Це має показати, наскільки далеко мультиагентні ШІ-системи можуть зайти як у фундаментальній науці, так і в прикладному програмуванні.
Агенти Google Antigravity формалізують складні теореми й прискорюють софт з’явилася спочатку на Цікавості.
