EvoX 1.0.0 有哪些新功能？
- 完整的 PyTorch 相容性：EvoX 現在與 PyTorch 生態系統無縫整合，使在 神經架構搜尋 (NAS)、強化學習 (RL) 和元學習 (Meta-learning) 中應用 演化演算法 (EAs) 變得前所未有的簡單。
- 分散式 GPU 加速：專為大規模計算而建構，EvoX 利用 PyTorch 在異質硬體（CPU、GPU、多節點叢集）上實現 100 倍的加速。
- 廣泛的演算法庫：包含 50 多種演化演算法，包括 GA、DE、PSO、CMA-ES、MOEAs（NSGA-II、RVEA、MOEA/D 等），以及最先進的元演化 (Meta-evolution) 方法。
- RL 與物理引擎支援：相容於 Brax 和強化學習環境，支援 演化強化學習 (ERL) 應用。
- 100 多個基準問題：涵蓋單目標和多目標最佳化，以及 現實世界的工程挑戰。
- 可客製化與可擴展：支援靈活的問題定義、即時資料串流和可擴展的分散式工作流程。
連結演化計算與深度學習
EvoX 1.0.0 代表了將 演化演算法與現代深度學習框架 融合的 突破性一步。與 PyTorch 的整合使研究人員和從業者能夠 結合基於梯度的學習與演化搜尋，解鎖 AI 驅動的最佳化、自動化機器學習 (AutoML) 和複雜決策系統 中的新可能性。
開源與社群驅動
EvoX 現已在 GitHub 上發布：https://github.com/EMI-Group/EvoX