O AlphaEvolve é voltado a problemas com respostas objetivamente verificáveis — ou seja, que podem ser avaliadas por meio de fórmulas e critérios definidos previamente. Isso inclui domínios como ciência da computação, otimização de sistemas e matemática.

O sistema utiliza os modelos Gemini, de última geração, para gerar múltiplas respostas a uma questão, avaliá-las criticamente e pontuar a mais precisa. Em testes, o AlphaEvolve foi capaz de redescobrir as melhores soluções já conhecidas em 75% dos casos e propor alternativas superiores em 20% deles, segundo a DeepMind.

Entre as aplicações práticas, a IA conseguiu melhorar o aproveitamento dos recursos computacionais globais do Google em 0,7% e acelerar em 1% o tempo necessário para treinar os modelos Gemini.

Apesar das capacidades impressionantes, o AlphaEvolve ainda possui limitações: só pode resolver problemas que ele mesmo consiga avaliar, e suas respostas são limitadas a algoritmos, o que o torna ineficaz para questões qualitativas.

A empresa afirma que está desenvolvendo uma interface de uso para o sistema e lançará um programa de acesso antecipado voltado a pesquisadores acadêmicos em breve.

Com o AlphaEvolve, a DeepMind aposta na combinação entre IA avançada e verificação automatizada para otimizar tarefas complexas e liberar especialistas para desafios mais criativos e estratégicos — mais um passo no uso prático e controlado da inteligência artificial em ambientes técnicos.