Système d'évolution intelligente EvoX et pratique de la recherche AI Native

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Système d'évolution intelligente EvoX et pratique de la recherche AI Native

Table des matières du cours

Présentation du cours

Ce cours présente de manière systématique les concepts fondamentaux de l'évolution intelligente, la base de calcul parallèle, les mécanismes d'évolution des méthodes ainsi que la pratique de la recherche AI Native, afin d'aider les chercheurs à combler l'écart entre les capacités des modèles et les capacités des systèmes, et à explorer et innover en continu dans des environnements réels.

Un guide des systèmes d'évolution avancés reliant modèles, algorithmes et environnements réels

Auteur : Équipe EvoX

Objectifs d'apprentissage

1. Comprendre la profondeur historique et la vitesse d'évolution de l'évolution intelligente
2. Distinguer les limites de la génération unique des grands modèles et la nécessité de l'évolution systémique
3. Retracer la divergence et la convergence de multiples approches dans l'histoire de l'intelligence artificielle
4. Maîtriser les avantages du calcul évolutionnaire face aux conflits d'objectifs et aux contraintes complexes
5. Identifier les défis des conflits d'objectifs et des retours d'information épars dans la pratique de l'ingénierie
6. Comprendre la valeur pratique de l'exploration multi-candidats et du cas d'optimisation de profil aérodynamique
7. Maîtriser la méthode d'expression du processus évolutif sous forme de calcul tensoriel par lots
8. Comprendre le rôle du Runtime dans l'ordonnancement de la puissance de calcul hétérogène et le maintien de la composabilité des algorithmes
9. Comprendre l'idée centrale de l'évolution des méthodes (Meta-Evolution)
10. Maîtriser l'architecture confiant les stratégies de mutation et les hyperparamètres à l'optimisation par évolution externe
11. Comprendre les modèles d'ingénierie de la collaboration multi-Agent et de la décomposition récursive des tâches
12. Maîtriser le mécanisme de sédimentation des modifications efficaces dans l'historique du projet par le biais de la compilation, des tests et de la validation
13. Se familiariser avec les méthodes d'expérimentation EvoX efficaces à l'aide d'outils IA (tels que Codex)
14. Clarifier le sens critique fondamental et la capacité de questionnement essentielle que les chercheurs doivent maintenir à l'ère de la programmation automatisée

Leçon 1 · Les origines de l'évolution intelligente et le contexte de naissance d'EvoX

Exploration du processus d'évolution de l'intelligence humaine, de la vision de Turing sur la « machine enfant », et de la manière dont EvoX construit une boucle évolutive entre les capacités des modèles et les capacités des systèmes.

Objectifs d'apprentissage

• Comprendre la profondeur historique et la vitesse d'évolution de l'évolution intelligente
• Distinguer les limites de la génération unique des grands modèles et la nécessité de l'évolution systémique

Leçon 2 · Les origines du calcul évolutionnaire et la convergence de multiples approches

Retracer les points de convergence du symbolisme, du connexionnisme, de la cybernétique et du calcul évolutionnaire, et révéler comment le calcul évolutionnaire offre une voie de résolution qui ne dépend pas d'une réponse unique prédéfinie.

Objectifs d'apprentissage

• Retracer la divergence et la convergence de multiples approches dans l'histoire de l'intelligence artificielle
• Maîtriser les avantages du calcul évolutionnaire face aux conflits d'objectifs et aux contraintes complexes

Leçon 3 · La complexité du monde réel et les compromis multi-objectifs

Exploration des objectifs et contraintes complexes qui s'entremêlent dans le monde physique réel, et apprentissage de l'utilisation d'EvoX pour générer des groupes de solutions candidates incluant diverses relations de compromis.

Objectifs d'apprentissage

• Identifier les défis des conflits d'objectifs et des retours d'information épars dans la pratique de l'ingénierie
• Comprendre la valeur pratique de l'exploration multi-candidats et du cas d'optimisation de profil aérodynamique

Leçon 4 · La base de calcul moderne et l'évolution parallèle tensorisée

Apprentissage de la manière dont EvoX organise les populations, les évaluations et les états en tenseurs calculables globalement, afin de franchir les goulots d'étranglement de la sérialisation traditionnelle et d'obtenir une accélération à grande échelle.

Objectifs d'apprentissage

• Maîtriser la méthode d'expression du processus évolutif sous forme de calcul tensoriel par lots
• Comprendre le rôle du Runtime dans l'ordonnancement de la puissance de calcul hétérogène et le maintien de la composabilité des algorithmes

Leçon 5 · L'évolution des méthodes : de la solution optimale à l'algorithme d'optimisation lui-même

Exploration des mécanismes d'évolution des méthodes tels que MetaDE et AutoPSO, et apprentissage de la manière d'intégrer les méthodes générant des candidats dans l'objet d'optimisation, afin de réaliser l'auto-évolution des algorithmes.

Objectifs d'apprentissage

• Comprendre l'idée centrale de l'évolution des méthodes (Meta-Evolution)
• Maîtriser l'architecture confiant les stratégies de mutation et les hyperparamètres à l'optimisation par évolution externe

Leçon 6 · L'évolution continue au niveau systémique : Genesis et la sédimentation dans le monde logiciel

Apprentissage de la manière dont Genesis, grâce à la collaboration multi-Agent et à des mécanismes de vérification rigoureux, permet au code du projet de s'accumuler et d'évoluer en continu à travers les cycles de vie.

Objectifs d'apprentissage

• Comprendre les modèles d'ingénierie de la collaboration multi-Agent et de la décomposition récursive des tâches
• Maîtriser le mécanisme de sédimentation des modifications efficaces dans l'historique du projet par le biais de la compilation, des tests et de la validation

Leçon 7 · Le paradigme de la recherche AI Native et l'entrée en pratique avec EvoX

Maîtriser le parcours pratique pour aborder EvoX dans un environnement AI Native, et appréhender le principe fondamental de la recherche « Code is cheap. Taste matters ».

Objectifs d'apprentissage

• Se familiariser avec les méthodes d'expérimentation EvoX efficaces à l'aide d'outils IA (tels que Codex)
• Clarifier le sens critique fondamental et la capacité de questionnement essentielle que les chercheurs doivent maintenir à l'ère de la programmation automatisée

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