후보 모델 생성
생성형 AI
모델 자체를 진화시킵니다 — 전문가 모델 병합, 생성 최적화, 새로운 아키텍처 탐색.
EvoGM · 진화적 모델 병합하나의 대화에서 작업과 시스템 용량을 확인하고 조치를 취합니다. Genesis main 브랜치는 원격 서비스, 백그라운드 작업, 모델 자격 증명 관리도 간소화합니다.
컴파일러 인계 실험은 채택된 코드, 프로젝트 구조, 검증 기록이 모델 변경 후 개발을 어떻게 지원하는지 탐구합니다.
CMA-ES, DE 변형, PSO, 진화 전략, 토너먼트 선택 및 하이퍼볼륨 계산의 오류를 수정했습니다.
01왜 진화인가
진화는 자연이 지능을 만들어 온 가장 검증된 방식입니다. EvoX는 그 루프를 AI에 가져옵니다. 수많은 후보를 생성하고, 실제로 검증하고, 효과가 있는 것을 남겨 그 위에 쌓아 갑니다. 그 결과 역량은 수작업 튜닝이 아닌 실험을 통해 복리처럼 성장합니다.
다양한 후보를 생성합니다. 다음 세대부터는 보존한 해법을 계승하고 조금씩 바꿉니다.
02응용 분야
모델에서 에이전트, 로봇, 과학적 발견까지 — 지능이 적응해야 하는 모든 곳에 적용되는 하나의 진화 루프.
후보 모델 생성
모델 자체를 진화시킵니다 — 전문가 모델 병합, 생성 최적화, 새로운 아키텍처 탐색.
EvoGM · 진화적 모델 병합여러 코드 후보 생성
재귀적 에이전트가 코드베이스 전체를 분해하고, 구축하고, 진화시킵니다 — 빈 저장소에서 출시 가능한 소프트웨어까지.
Genesis · 재귀적 에이전트 시스템보폭·다리 높이·균형·리듬을 제어
시뮬레이션 환경과의 대규모 병렬 상호작용을 통해 로봇 제어 정책을 진화시킵니다.
EvoRL · 진화적 강화 학습캠버와 두께가 다른 익형 후보 생성
과학 및 공학 설계를 위한 데이터 기반 블랙박스 최적화로, 초임계 익형 설계에서 검증되었습니다.
EvoGO · 초임계 익형 설계03하드웨어
복잡한 작업 배치를 텐서 연산으로.