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未来のAIインフラのための 進化ランタイム

自己進化するエージェント、モデル、ワークフロー、科学的発見のための、オープンソースGPU加速インフラ。

必要なのは、EvoXだけ

2025年11月6日

EvoX v1.3.0 リリースノート

新機能:Workflow が opt_direction のリストを受け入れるようになりました。その他、いくつかのバグ修正が含まれています。

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2026年8月25日

AutoPSO:GPUコンピューティングパワー×メタ進化→完全自動粒子群最適化

EvoXチームが提案したAutoPSO(IEEE TEVC掲載)は、PSOのパラメータ設定・学習メカニズム・群構造を検索可能な進化空間へと統一的にエンコードし、メタ進化を通じて対象問題に適合する最適なPSO変種を自動的に探索します。

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2026年8月17日

EvoX Genesis:長期の自律的なソフトウェア進化のための再帰的AIシステム、ゼロから25万行のC compilerを構築

香港理工大学データサイエンス・人工知能学科のEvoXチームは、長期の自律的なソフトウェア進化のための再帰的AIシステム「EvoX Genesis」をリリースしました。永続的なagentに依存して長期開発を維持するのではなく、ソフトウェア世界そのものを進化させ続けます。空のリポジトリから出発し、システムは123.4時間で248,989行のC compilerを構築しました。モデルのtokenコスト総額はわずか44.38ドルです。

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