최신 뉴스
진화 연산에 대한 심층 분석, 프로젝트 업데이트 및 커뮤니티 소식.
Genesis 도구와 스킬: 프로젝트의 방법을 개발에 연결하다
Genesis 0.13.1의 사용자 정의 도구와 0.13.4의 작업 트리 기반 스킬 변경은 전용 작업과 재사용 지침을 개발 흐름에 연결합니다.
AutoPSO: 탐색 알고리즘 자체를 진화시키다
AutoPSO는 입자 군집 최적화(PSO) 설계를 탐색 공간으로 바꾸고 EvoX의 병렬 평가가 최적화 방법 자체의 진화를 어떻게 지원하는지 보여줍니다.
EvoX Genesis: 계속 진화할 수 있는 소프트웨어를 만들다
Genesis는 EvoX의 진화형 AI를 소프트웨어로 확장합니다. 에이전트가 변경을 제안하고 검증이 채택을 결정하며 프로젝트가 진전을 보존합니다.
Codex × EvoX: 알고리즘 개발과 재현 가능한 실험
코딩 에이전트는 연구 의도를 EvoX의 실행 가능한 탐색 흐름에 연결해 문제 정의, 구현, 재현 가능한 평가를 이어 줍니다.
EvoX VirtualES: 후보는 늘리고 저장할 가중치는 줄이기
VirtualES는 공유 중심 파라미터와 후보별 난수 시드로 신경망 섭동을 필요할 때 재구성해 집단 탐색의 메모리 예산을 바꿉니다.
EvoGM: 재훈련 없이 집단 진화로 대규모 모델 자율 병합
EvoGM은 진화 피드백을 생성형 AI에 도입해 참여하는 대규모 모델을 재학습하지 않고 전문가 모델의 능력 조합을 학습합니다.
EvoGP: GPU에서 프로그램 탐색의 규모를 넓히다
EvoGP는 구조를 가진 프로그램 개체군을 GPU 계산에 연결해 해석 가능한 표현식과 제어 정책의 진화 탐색을 지원합니다.
EvoGO: 평가 피드백으로 탐색 방법을 학습하다
EvoGO는 생성 학습과 진화 최적화를 연결하고, 평가한 후보를 다음 개체군을 제안하는 경험으로 바꿉니다.
iStratDE: 개체군 다양성을 병렬 탐색의 원리로 삼다
iStratDE는 고정된 개체별 전략이 다양한 탐색 행동을 만들고 EvoX GPU 계산으로 효율적으로 평가되는 방식을 연구합니다.
EvoX 시작하기: 첫 진화 워크플로 구성
EvoX 1.4.1 실험을 완성하고 문제, 개체군, 평가, 실행이 재사용 가능한 진화 워크플로를 구성하는 방식을 익힙니다.
EvoX 분산 평가: 계산은 나누고 탐색 피드백은 모으기
EvoX의 실험적 분산 워크플로는 후보 평가를 나누고 적합도를 모아 하나의 실행 장치를 넘어 개체군 탐색을 확장합니다.
EvoMO: 다목적 절충 관계를 대규모로 탐색하다
EvoMO는 텐서화된 다목적 탐색을 EvoX에 연결해 큰 후보 개체군에서 경쟁하는 목표를 탐구할 수 있게 합니다.