面向演化式 AI 系統的基礎設施

讓智慧跨越數位與實體世界,持續適應、創造與演化。

01為何選擇演化

演化的力量

演化是大自然創造智慧最久經驗證的方式。EvoX 將這一循環帶入 AI:生成大量候選、在真實場景中檢驗、保留有效方案並在此基礎上持續建構——讓能力透過實驗而非手動調校不斷複利成長。

生成多樣候選;後續輪次繼承保留方案並作小幅調整。

02應用

跨越 AI 典範的演化

從模型到智能體、機器人與科學發現——同一個演化循環,應用於一切需要智慧適應的場景。

01

產生候選模型

生成式 AI

演化模型本身——合併專家模型、最佳化生成過程、搜尋全新架構。

EvoGM · 演化式模型合併
03

策略控制步幅、抬腿、平衡與節奏

物理 AI

透過與模擬環境的大規模平行互動,演化機器人控制策略。

EvoRL · 演化強化學習
04

產生彎度與厚度不同的候選翼型

AI for Science

面向科學與工程設計的資料驅動黑箱最佳化,已在超臨界翼型設計上獲得驗證。

EvoGO · 超臨界翼型設計

03硬體

算力無界

將批次複雜任務轉化為張量計算。

  1. 01批次複雜任務

  2. 02EvoX · 張量化

  3. 03異質平行計算

    CPU
    GPU
    加速器
  • NVIDIA GPU已支援
  • AMD GPU透過 ROCm 支援
  • Vulkan透過 EvoX Compiler 支援
  • Apple Silicon透過 MPS 支援
  • 華為昇騰專案級驗證
  • CPU已支援
  • 分散式實驗性