Последние новости
Глубокое погружение в эволюционные вычисления, обновления проекта и новости сообщества.
AutoPSO: Вычислительная мощность GPU × Метаэволюция → Полностью автоматическая оптимизация роя частиц
AutoPSO, предложенный командой EvoX и опубликованный в IEEE TEVC, единообразно кодирует конфигурацию параметров, механизмы обучения и структуру роя PSO в доступном для поиска эволюционном пространстве и посредством метаэволюции автоматически находит оптимальный вариант PSO для конкретной целевой задачи.
EvoX Genesis: рекурсивная ИИ-система для долгосрочной автономной эволюции программного обеспечения, построившая с нуля компилятор C объёмом 250 тыс. строк
Команда EvoX из Департамента науки о данных и искусственного интеллекта Гонконгского политехнического университета выпустила EvoX Genesis — рекурсивную ИИ-систему для долгосрочной автономной эволюции программного обеспечения. Вместо того чтобы полагаться на постоянного агента для поддержки длительной разработки, она позволяет самому программному миру непрерывно развиваться: стартуя с пустого репозитория, система построила компилятор C объёмом 248 989 строк за 123,4 часа, а суммарная стоимость токенов модели составила всего 44,38 доллара США.
Codex для EvoX: проектирование алгоритмов, миграция кода и воспроизводимые эксперименты через диалог
Эволюционные вычисления вступают в эпоху AI-native решений. На примере Codex как представителя AI-агентов для программирования EvoX превращает намерения, выраженные на естественном языке, в исполняемые рабочие процессы эволюционных вычислений — от моделирования задач и миграции алгоритмов до нейроэволюции без обратного распространения и тензоризации на GPU.
EvoGM: автономное слияние больших моделей через популяционную эволюцию без переобучения
Команда EvoX совместно с лабораторией Peng Cheng представляет EvoGM — эволюционный генеративный фреймворк слияния моделей, который преобразует поиск коэффициентов слияния в обучаемую задачу генеративной оптимизации, обеспечивая автономное слияние моделей без переобучения участвующих больших моделей.
EvoGP: GPU-нативный фреймворк генетического программирования на деревьях со скоростью 10^11 GPops/s
EvoGP с нуля переосмысливает представление деревьев, генетические операторы и параллельное выполнение, достигая пиковой пропускной способности свыше 10^11 GPops/s и ускорения до 304× по сравнению с существующими GPU-реализациями.
EvoGO: Вычисления на GPU × Генеративное обучение → Новая парадигма эволюционных алгоритмов со сходимостью за 10 поколений
EvoGO — это полностью управляемая данными среда эволюционной оптимизации, которая обучается генерировать лучшие решения на основе прошлого опыта поиска и достигает высокой производительности в сложных многомерных задачах.
iStratDE: GPU-вычисления x Сверхбольшие Популяции Раскрывают Полный Потенциал Дифференциальной Эволюции
Команда EvoX представляет iStratDE — метод дифференциальной эволюции с GPU-ускорением, который назначает фиксированные стратегии на уровне индивидов, обеспечивая масштабный параллельный поиск без коммуникации с высокой эмпирической производительностью и теоретическими гарантиями сходимости.
Быстрый старт с EvoX: запустите эволюционные вычисления с ускорением на GPU всего за 10 минут
Руководство для начинающих по работе с эволюционными вычислениями с ускорением на GPU с использованием EvoX всего за 10 минут.
Эволюционная многокритериальная оптимизация с ускорением на GPU
Объединение эволюционной многокритериальной оптимизации и ускорения на GPU с помощью тензоризации: представление библиотеки EvoMO.
MetaDE: Эволюция дифференциальной эволюции с помощью дифференциальной эволюции
MetaDE — это мета-эволюционный метод, использующий Differential Evolution для эволюции собственных гиперпараметров и стратегий, опубликованный в IEEE TEVC.