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深入探讨演化计算、项目更新和社区新闻。
Genesis 工具与技能：把项目方法纳入开发过程
Genesis 0.13.1 的自定义工具与 0.13.4 的工作树技能修改，让项目专用操作和可复用指导进入开发工作流。
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AutoPSO：让搜索算法本身参与演化
AutoPSO 将粒子群优化（PSO）设计转化为可搜索空间，展示 EvoX 的并行评价能力如何支撑优化方法本身的演化。
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EvoX Genesis：构建能够持续演化的软件
Genesis 将 EvoX 的演化式 AI 方向延伸到软件：智能体提出变更，验证决定哪些成果被接受，项目本身承载后续发展的基础。
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Codex × EvoX：算法开发与可复现实验
AI 编程智能体将研究意图接入 EvoX 的可执行搜索流程，贯通问题定义、代码实现与可复现评价。
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EvoX VirtualES：更多候选，更少权重副本
共享中心参数与个体随机种子，让 VirtualES 按需重建神经网络扰动，为种群搜索重新分配显存预算。
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EvoGM：无需重新训练，通过群体演化实现大模型自主合并
EvoGM 将演化反馈引入生成式 AI，在不重新训练参与合并的大模型的前提下，学习如何组合已有专家模型的能力。
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EvoGP：在 GPU 上扩展程序空间的演化搜索
EvoGP 将具有结构差异的程序种群接入 GPU 计算，支持对可解释表达式与控制策略进行演化搜索。
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EvoGO：从评价反馈中学习如何搜索
EvoGO 连接生成式学习与演化优化，将已评价的候选解转化为生成下一代种群的经验。
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iStratDE：以种群多样性组织并行搜索
iStratDE 研究固定的个体级策略如何形成多样化搜索行为，并借助 EvoX 的 GPU 计算实现高效评价。
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EvoX 入门：构建第一个演化工作流
通过完整的 EvoX 1.4.1 实验，理解问题、种群、评价与执行如何组成可复用的演化工作流。
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EvoX 分布式评估：分担计算，汇合搜索反馈
EvoX 的实验性分布式工作流切分候选评估并汇总适应度，让种群搜索跨越单一执行设备。
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EvoMO：让多目标权衡进入大规模计算
EvoMO 将张量化多目标搜索接入 EvoX，让实验能够在大规模候选种群中探索相互竞争的目标。
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