面向演化式 AI 系统的基础设施

让智能跨越数字与物理世界,持续适应、创造与演化。

01为何选择演化

演化的力量

演化是自然界创造智能最久经验证的方式。EvoX 将这一循环带入 AI:生成大量候选、在真实场景中检验、保留有效方案并在此基础上继续构建——让能力通过实验而非手动调优不断复利增长。

生成多样候选;后续轮次继承保留方案并作小幅调整。

02应用

跨越 AI 范式的演化

从模型到智能体、机器人与科学发现——同一个演化循环,应用于一切需要智能适应的场景。

01

生成候选模型

生成式 AI

演化模型本身——融合专家模型、优化生成过程、搜索全新架构。

EvoGM · 演化式模型融合
03

策略控制步幅、抬腿、平衡与节奏

物理 AI

通过与仿真环境的大规模并行交互,演化机器人控制策略。

EvoRL · 演化强化学习
04

生成弯度与厚度不同的候选翼型

AI for Science

面向科学与工程设计的数据驱动黑盒优化,已在超临界翼型设计上得到验证。

EvoGO · 超临界翼型设计

03硬件

算力无界

将批量复杂任务转化为张量计算。

  1. 01批量复杂任务

  2. 02EvoX · 张量化

  3. 03异构并行计算

    CPU
    GPU
    加速器
  • NVIDIA GPU已支持
  • AMD GPU通过 ROCm 支持
  • Vulkan通过 EvoX Compiler 支持
  • Apple Silicon通过 MPS 支持
  • 华为昇腾项目级验证
  • CPU已支持
  • 分布式实验性