这项由Google DeepMind团队完成的研究发表于2026年，论文编号为arXiv:2602.16928v1。有兴趣深入了解的读者可以通过该编号查询完整论文。
在游戏世界里，有一类特殊的"解谜高手"——它们专门解决那些信息不完整的复杂游戏，比如扑克牌游戏中你看不到对手的牌，或者策略游戏中你不知道敌人的真实意图。这类问题被称为"不完美信息游戏"，而解决这些问题的算法就像是超级侦探，需要在线索不全的情况下做出最佳判断。
传统上，这些"侦探算法"都是人类专家经过多年研究，反复试验才设计出来的。每当需要改进算法性能时，研究者就像调试复杂机器的工程师，需要凭借直觉和经验来调整各种参数和规则。这个过程不仅耗时费力，而且往往只能在已有框架内进行小幅改进，很难获得突破性进展。
然而，Google DeepMind的研究团队提出了一个革命性想法：让人工智能直接成为算法的"发明家"。他们开发了一套名为AlphaEvolve的系统，这个系统就像一个擅长编程的进化生物学家，能够自动编写、修改和优化算法代码，最终"进化"出全新的游戏求解算法。
这项研究的核心创新在于将算法设计这个原本完全依赖人类智慧的过程交给了机器学习系统。AlphaEvolve系统能够理解现有算法的工作原理，然后像生物进化一样，通过不断的"变异"和"自然选择"来产生更优秀的算法变种。整个过程完全自动化，不需要人类专家的手工调试。
通过这套系统，研究团队成功发现了两个全新的算法：VAD-CFR和SHOR-PSRO。这些算法不仅在性能上超越了现有的最先进方法，更重要的是，它们采用了一些连人类专家都未曾想到的巧妙机制。这就好比让机器自己发明了全新的"破案技巧"，而且这些技巧比人类侦探的传统方法更加高效。
这项研究的意义远超游戏领域本身。多智能体学习算法广泛应用于自动驾驶汽车的协调、金融市场的交易策略、网络安全的防护机制等众多实际场景。当多个智能系统需要在复杂环境中相互博弈和协作时，这些算法就发挥着关键作用。因此，能够自动设计和优化这类算法的技术，有望在未来为各行各业带来革命性改变。
一、让机器成为算法"进化专家"
要理解这项研究的核心思想，我们可以把算法设计比作培育新品种植物的过程。传统的算法改进就像园艺师凭经验杂交培育——需要深厚的专业知识，大量的试验时间，而且改进幅度往往有限。而AlphaEvolve系统则更像是拥有了基因编辑技术的超级园艺师，能够直接"编辑"算法的"基因"——也就是代码本身。
AlphaEvolve的工作原理建立在一个巧妙的观察之上：算法本质上就是一系列逻辑指令的组合，而这些指令可以像生物的基因片段一样被重新排列、修改和组合。系统首先会分析现有的优秀算法，理解它们的工作机制，然后开始进行"智能变异"。
这种变异过程并非随机的，而是由大型语言模型指导的。语言模型就像一个既懂编程又懂游戏理论的智能助手，它能够理解算法代码的含义，并提出有意义的修改建议。比如，它可能会建议调整某个参数的计算方式，或者引入一个全新的逻辑分支。每一次修改都是基于对算法原理的深入理解，而不是盲目的随机尝试。
修改完成后，系统会在一系列测试游戏上运行新算法，就像让新品种植物在不同环境中生长测试。表现优秀的算法变种会被保留下来，成为下一轮进化的"父母"，而表现不佳的则被淘汰。这个过程会持续进行，每一代都比前一代更加优秀。
最精彩的部分在于，这个系统不仅能够调整算法的参数，还能够修改算法的基本逻辑结构。它可以重写关键函数，改变决策流程，甚至引入全新的计算机制。这就像是不仅能够改变植物的叶子颜色，还能让它长出全新的器官一样。
为了确保发现的算法具有普遍性，而不仅仅是针对特定游戏的"投机取巧"，研究团队设计了严格的测试流程。他们将游戏分为训练集和测试集，算法只能在训练集上进行优化，然后在完全不同的测试集游戏上验证性能。这样确保了发现的算法具有真正的泛化能力，就像培育出的新植物品种不仅能在实验室生长，还能在野外环境中茁壮成长。
二、VAD-CFR：会"察言观色"的智能决策者
通过AlphaEvolve系统，研究团队首先发现了一个名为VAD-CFR的算法。要理解这个算法的巧妙之处，我们可以把它比作一个经验丰富的投资顾问，这个顾问不仅会分析市场数据，还会根据市场的波动性来调整自己的决策策略。
传统的CFR算法就像一个按部就班的会计师，它会机械地记录每一次决策的得失，然后用固定的公式来更新策略。无论市场平静还是动荡，它都用同样的方式处理信息，这样的做法虽然稳定可靠，但缺乏灵活性。
VAD-CFR则完全不同，它具备了"察言观色"的能力。当算法检测到决策环境相对稳定时，就像投资顾问发现市场波动较小，它会更多地依赖历史经验，采用相对保守的策略调整。但当环境变得动荡不定时，就像市场出现剧烈波动，它会迅速调整应对方式，更快地"忘记"那些可能已经过时的旧信息，专注于最新的情况变化。
这种"动态适应"能力体现在三个关键机制上。首先是"波动敏感的折扣机制"。传统算法在处理历史信息时就像银行计算利息一样，使用固定的折扣率。而VAD-CFR则会根据当前信息的可靠性动态调整这个折扣率。当信息变化剧烈时，它会更大幅度地"贬值"旧信息，确保决策更多基于最新情况。
第二个机制是"不对称的即时激励"。传统算法对待好消息和坏消息一视同仁，而VAD-CFR则更像一个聪明的学习者，对于积极的反馈会给予额外的重视。当某个决策显示出良好效果时，算法会立即给它加分，而不是等到积累足够多的证据再行动。这种机制让算法能够更快地识别和强化优秀的策略选择。
第三个也是最令人惊讶的机制是"智能预热策略"。大多数算法从一开始就会尝试总结经验，就像一个新手司机刚上路就想总结驾驶规律。但VAD-CFR却表现得更加谨慎和智慧，它会在前500次迭代中专心学习和调整，暂时不急于形成最终的策略总结。更巧妙的是，当它开始总结经验时，不是简单地平均所有历史表现，而是根据每次决策时获得信息的重要性来加权。那些在关键时刻做出的决策会获得更高的权重，而那些在相对不重要时刻的决策则影响较小。
整个机制的协同工作就像一个高明的棋手在对弈过程中的思考模式。当局势相对明朗时，棋手会依靠既定的策略和经验；当局势复杂多变时，棋手会更加关注当前的具体情况，快速调整思路；而在总结对弈经验时，关键几步的得失往往比其他普通步骤更值得深入思考。
实验结果证明了这种"智能适应"策略的有效性。在多个不同类型的测试游戏中，VAD-CFR的表现都显著优于传统算法。特别是在那些情况变化较快、需要灵活应对的游戏中，VAD-CFR展现出了明显的优势。它能够更快地收敛到优秀策略，并且在面对新情况时表现出更强的适应能力。
三、SHOR-PSRO：群体智慧的动态指挥官
除了VAD-CFR，AlphaEvolve系统还发现了另一个革命性算法SHOR-PSRO。如果说VAD-CFR像一个善于适应的个体决策者，那么SHOR-PSRO就更像一个管理庞大团队的智慧指挥官，它需要在不同的团队成员之间进行协调，确保整个群体能够持续进步。
要理解SHOR-PSRO的工作原理，我们可以想象一个管理创新团队的场景。传统的PSRO算法就像一个刻板的管理者，总是用同样的方式分配任务和评估成员。无论是项目初期需要大量创新探索，还是后期需要精确执行，它都采用相同的管理模式。这样的管理方式虽然公平稳定，但往往无法适应团队发展的不同阶段需求。
SHOR-PSRO则表现得更像一个经验丰富的项目经理，它深刻理解团队发展的不同阶段有不同的需求。在项目早期，团队需要大量的探索和试错，这时候应该鼓励多样性和创新；而在项目后期，团队需要收敛到最优方案，这时候应该强调效率和精确性。SHOR-PSRO能够动态地调整自己的"管理风格"，在不同阶段采用不同的策略。
这个算法的核心创新在于"混合动态决策机制"。传统算法通常只使用一种决策方式，就像管理者只会用一种方法激励员工。而SHOR-PSRO则巧妙地结合了两种截然不同的决策机制：一种是稳健的"协调式决策"，类似于通过民主讨论达成共识；另一种是激进的"优选式决策"，类似于直接选择表现最好的方案。
在训练过程的早期阶段，SHOR-PSRO更多地采用激进的优选策略，就像创业初期的团队更愿意大胆尝试各种可能性。这种策略能够快速识别出有潜力的方向，避免团队在低效的路径上浪费太多时间。但随着训练的深入，算法会逐渐增加协调式决策的比重，就像成熟企业更注重稳定性和可持续发展。这种渐进式的转变确保了既能保持创新活力，又能确保最终结果的可靠性。
更巧妙的是，SHOR-PSRO还引入了"多样性激励机制"。在探索阶段，它会特意奖励那些与众不同的策略，即使它们的直接效果并不是最好的。这就像创新团队会鼓励员工提出天马行空的想法一样，因为这些看似不切实际的思路往往能带来意外的突破。但这种多样性激励也不是永远存在的，它会随着训练的进行而逐渐减弱，确保团队最终能够聚焦到真正有效的方案上。
SHOR-PSRO的另一个突破是区分了"训练时决策"和"评估时决策"。这就像区分了"内部会议的讨论方式"和"对外展示的表达方式"。在内部训练时，算法会采用相对开放和探索性的决策机制，鼓励各种可能性的出现。但在对外评估时，它会切换到更加稳定和保守的决策模式，确保展示出来的结果是可靠的。
这种双重标准并非虚伪，而是一种智慧的体现。训练阶段需要的是学习和改进，这时候适当的"冒险"是有益的；而评估阶段需要的是准确和稳定，这时候过度的探索反而会干扰结果的可信度。通过这种机制，SHOR-PSRO能够在保持学习能力的同时，提供可靠的性能评估。
实验证明，这种"动态指挥"策略在复杂多变的游戏环境中表现出色。SHOR-PSRO不仅能够快速找到有效的策略组合，还能在面对新挑战时表现出良好的适应性。特别是在那些需要多个智能体协作的复杂场景中，它展现出了比传统方法明显的优势。
四、AI"发明"算法的神奇表现
当这两个由AI"发明"的算法在各种游戏中接受检验时，结果让研究人员都感到惊讶。这就像培养出的新品种植物不仅在实验室表现优异，在野外各种环境中也都展现出了超强的生存能力。
为了确保测试结果的可信度，研究团队设计了严格的实验方案。他们选择了11个不同类型的游戏进行测试，这些游戏就像不同的"生存环境"，有的相对简单，有的极其复杂。比如有经典的扑克类游戏，需要在信息不完整的情况下做决策；有策略性的Goofspiel游戏，需要巧妙的资源分配；还有需要心理博弈的说谎者骰子游戏，需要在欺骗和识破中找到平衡。
更重要的是，算法的"学习"过程只在其中4个游戏上进行，而真正的能力测试是在另外7个完全不同的游戏上。这就确保了算法不是简单地"背题"，而是真正掌握了解决问题的通用原理。
VAD-CFR的表现堪称惊艳。在大多数测试游戏中，它都展现出了比现有最先进算法更优秀的收敛速度和最终性能。特别是在那些情况变化较快的游戏中，VAD-CFR的"动态适应"能力发挥了巨大作用。它能够更快地调整策略，更准确地把握时机，就像一个经验丰富的投资者在动荡市场中依然能够稳定获利。
在3人扑克游戏中，VAD-CFR将可利用性（exploitability，衡量算法被对手利用程度的指标）降低到了前所未有的水平。这意味着使用这个算法的玩家几乎无法被对手找到明显的弱点进行针对。而在其他复杂的多人游戏中，VAD-CFR也展现出了稳定而持续的性能提升。
SHOR-PSRO的表现同样令人印象深刻。在需要多策略协调的复杂游戏中，它的"动态指挥"能力展现出了巨大优势。传统的算法往往在游戏初期探索不足，导致后期陷入局部最优；或者在游戏后期过于激进，导致策略不稳定。而SHOR-PSRO通过智能的阶段性调整，巧妙地避开了这些陷阱。
特别值得注意的是，这两个算法发现的一些机制完全超出了人类专家的预期。比如VAD-CFR的"500步预热机制"，这个具体数字是算法自己"学会"的，而不是人类设定的。更有趣的是，系统在提出这个机制时，并不知道测试游戏只进行1000步——这意味着算法自主发现了一个接近最优的预热时间，展现出了令人惊讶的"直觉"。
同样，SHOR-PSRO发现的混合决策机制和动态调整策略，其复杂程度和巧妙程度都超出了人类设计者的想象。算法不仅找到了有效的策略组合，还自动发现了在不同阶段采用不同策略的时机和方式。这种"自我调节"能力让算法能够在各种不同的环境中都保持优秀的表现。
更让人惊叹的是算法的泛化能力。无论是从简单的2人游戏扩展到复杂的多人游戏，还是从回合制游戏适应到实时决策场景，这些AI发明的算法都展现出了强大的适应性。这证明它们掌握的不仅是具体的游戏技巧，而是更深层次的决策和博弈原理。
五、从游戏世界走向现实应用
虽然这项研究的直接成果是游戏算法的突破，但其影响远远超出了游戏领域的范畴。多智能体学习算法在现实世界中有着极其广泛的应用，这些AI"发明"的新算法有望在众多实际场景中发挥重要作用。
在自动驾驶领域，多个无人车需要在复杂的交通环境中协调行驶。每辆车都需要预测其他车辆的行为，同时调整自己的驾驶策略。这个过程本质上就是一个多智能体博弈问题。传统的协调算法往往在面对突发情况时反应迟钝，而VAD-CFR这种能够动态适应环境变化的算法，有望让自动驾驶系统在复杂路况中表现得更加灵活和安全。
金融交易领域同样可以从这些算法中受益。现代金融市场中，大量的智能交易系统相互博弈，每个系统都需要在不完全信息的条件下做出最优决策。SHOR-PSRO这种能够在探索和利用之间动态平衡的算法，有望帮助交易系统在保持盈利能力的同时，更好地控制风险。
在网络安全领域，攻防双方的对抗本质上也是一个复杂的博弈过程。防守方需要在资源有限的情况下，预测可能的攻击方式并制定防护策略。这些新算法的"智能适应"能力，有望让网络安全系统能够更快地识别和应对新型威胁。
资源分配和调度优化是另一个重要应用领域。无论是云计算中的计算资源分配，还是物流网络中的运输路径规划，都涉及多个智能体在竞争环境中的协调问题。这些AI发现的算法机制，有望提高资源利用效率，降低系统运行成本。
更令人兴奋的是这项研究展现的"AI辅助科学发现"的可能性。传统上，算法设计完全依赖人类专家的智慧和经验。而这项研究证明，AI系统不仅能够理解现有的算法原理，还能够创造出全新的、甚至超出人类想象的解决方案。这为其他科学领域的算法创新提供了新的思路。
在机器学习本身的发展中，这种"AI设计AI"的方法也具有重要意义。目前许多机器学习算法的设计仍然大量依赖人工经验，而自动化的算法发现有望加速整个领域的发展速度。未来我们可能会看到更多由AI发现的新型学习算法，这些算法可能在处理特定问题时表现出人类设计算法难以企及的性能。
当然，这种技术的广泛应用还面临一些挑战。首先是计算成本问题，目前的算法发现过程需要大量的计算资源和时间。其次是可解释性问题，AI发现的算法往往包含一些人类难以直观理解的机制，这在一些需要高度可靠性的应用中可能成为限制因素。
然而，随着计算技术的不断发展和AI系统能力的持续提升，这些挑战都有望逐步得到解决。我们有理由相信，在不久的将来，AI辅助的算法设计将成为科学研究和技术创新的重要工具。
说到底，这项研究最重要的意义在于它开启了一个新的时代——AI不再仅仅是人类设计算法的工具，而开始成为算法创新的参与者甚至是主导者。当机器能够理解、创造并优化算法时，人类和AI的合作关系将进入一个全新的阶段。在这个阶段中，人类专家负责提出问题和设定目标，而AI系统负责探索解决方案的广阔空间，寻找那些人类可能永远不会想到的巧妙方法。
这种合作模式不仅能够加速科学发现的进程，还能够帮助人类突破思维的局限，探索前所未有的可能性。从某种意义上说，我们正在见证科学研究方法论的一次重大变革，而这项关于游戏算法的研究，可能只是这场变革的开始。有兴趣深入了解技术细节的读者，可以通过论文编号arXiv:2602.16928v1查询完整的研究报告。
Q&A
Q1：AlphaEvolve系统是如何自动设计算法的？
A：AlphaEvolve系统就像一个擅长编程的进化生物学家，它使用大型语言模型来理解现有算法的代码，然后像生物进化一样进行智能"变异"和"自然选择"。系统会修改算法的关键部分，在测试游戏上验证性能，保留表现好的变种，淘汰表现差的，通过多轮迭代最终"进化"出性能更优的全新算法。
Q2：VAD-CFR算法和传统算法有什么不同？
A：VAD-CFR最大的不同是具备了"察言观色"的动态适应能力。传统算法就像按部就班的会计师，无论环境如何都用相同方式处理信息。而VAD-CFR更像经验丰富的投资顾问，会根据环境波动性调整策略：环境稳定时依赖历史经验，环境动荡时快速适应新情况，还会智能地选择何时开始总结经验。
Q3：这些游戏算法在现实生活中有什么用处？
A：这些算法的应用场景非常广泛。在自动驾驶中可以帮助多辆无人车协调行驶，在金融交易中可以优化投资策略，在网络安全中可以提升防护系统的应对能力，在云计算和物流中可以优化资源分配。更重要的是，这种让AI自动设计算法的方法，为各个科学领域的技术创新开辟了新路径。
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