EvoX: Системы интеллектуальной эволюции и практика научных исследований в парадигме AI Native
Данный курс системно знакомит с ключевыми концепциями интеллектуальной эволюции, основами параллельных вычислений, механизмами эволюции методов, а также с практикой научных исследований в парадигме AI Native. Он помогает исследователям преодолеть разрыв между возможностями моделей и возможностями систем, чтобы непрерывно исследовать и внедрять инновации в реальных условиях.
Обзор курса
Интеллектуальная эволюционная система EvoX и практика AI Native научных исследований
О курсе
Данный курс системно знакомит с ключевыми идеями интеллектуальной эволюции, основами параллельных вычислений, механизмами эволюции методов и практикой AI Native научных исследований, помогая исследователям преодолеть разрыв между возможностями моделей и возможностями систем, непрерывно исследуя и внедряя инновации в реальной среде.
Руководство по высокоуровневой эволюционной системе, связывающей модели, алгоритмы и реальную среду
Автор: Команда EvoX
Цели обучения
- Понять историческую глубину и скорость эволюции интеллектуальной эволюции
- Разграничить ограничения однократной генерации больших моделей и необходимость системной эволюции
- Проследить эволюционное расхождение и слияние множества направлений в истории искусственного интеллекта
- Освоить преимущества эволюционных вычислений при работе с конфликтами целей и сложными ограничениями
- Выявить проблемы конфликтов целей и разреженной обратной связи в инженерной практике
- Понять практическую ценность многовариантного поиска и кейса оптимизации профиля крыла
- Освоить методы представления эволюционного процесса в виде пакетных тензорных вычислений
- Понять роль Runtime в планировании гетерогенных вычислительных ресурсов и поддержании компонуемости алгоритмов
- Понять ключевую идею эволюции методов (Meta-Evolution)
- Освоить архитектуру, в которой стратегии мутации и гиперпараметры передаются на оптимизацию внешнему эволюционному уровню
- Понять инженерные паттерны многoагентного взаимодействия и рекурсивной декомпозиции задач
- Освоить механизм закрепления эффективных изменений в истории проекта через компиляцию, тестирование и приёмку
- Освоить методы эффективного проведения экспериментов с EvoX с помощью инструментов ИИ (таких как Codex)
- Определить ключевые аналитические способности и навыки постановки вопросов, которые исследователь должен сохранять в эпоху автоматизированного программирования
Занятие 1 · Истоки интеллектуальной эволюции и предпосылки возникновения EvoX
Исследование истории эволюции человеческого интеллекта, идеи Тьюринга о «детской машине» и того, как EvoX выстраивает эволюционный замкнутый цикл между возможностями моделей и возможностями систем.
Цели обучения
- Понять историческую глубину и скорость эволюции интеллектуальной эволюции
- Разграничить ограничения однократной генерации больших моделей и необходимость системной эволюции
Занятие 2 · Истоки эволюционных вычислений и пересечение множества направлений
Прослеживание точек пересечения символизма, коннекционизма, кибернетики и эволюционных вычислений, раскрытие того, как эволюционные вычисления предоставляют путь решения, не зависящий от заранее заданного единственного ответа.
Цели обучения
- Проследить эволюционное расхождение и слияние множества направлений в истории искусственного интеллекта
- Освоить преимущества эволюционных вычислений при работе с конфликтами целей и сложными ограничениями
Занятие 3 · Сложность реального мира и многокритериальный компромисс
Исследование взаимосвязанных сложных целей и ограничений в реальном физическом мире, изучение того, как использовать EvoX для генерации набора кандидатных решений, содержащих различные компромиссные соотношения.
Цели обучения
- Выявить проблемы конфликтов целей и разреженной обратной связи в инженерной практике
- Понять практическую ценность многовариантного поиска и кейса оптимизации профиля крыла
Занятие 4 · Современная вычислительная основа и тензоризованная параллельная эволюция
Изучение того, как EvoX организует популяцию, оценку и состояние в тензоры, допускающие целостное вычисление, преодолевая традиционные последовательные узкие места для достижения масштабного ускорения.
Цели обучения
- Освоить методы представления эволюционного процесса в виде пакетных тензорных вычислений
- Понять роль Runtime в планировании гетерогенных вычислительных ресурсов и поддержании компонуемости алгоритмов
Занятие 5 · Эволюция методов: от оптимизации решения к оптимизации самого алгоритма
Исследование механизмов эволюции методов, таких как MetaDE и AutoPSO, изучение того, как включить методы генерации кандидатов в объект оптимизации для реализации самоэволюции алгоритмов.
Цели обучения
- Понять ключевую идею эволюции методов (Meta-Evolution)
- Освоить архитектуру, в которой стратегии мутации и гиперпараметры передаются на оптимизацию внешнему эволюционному уровню
Занятие 6 · Системная непрерывная эволюция: Genesis и накопление в программном мире
Изучение того, как Genesis через многoагентное взаимодействие и строгие механизмы верификации обеспечивает непрерывное накопление и эволюцию кода проекта на протяжении всего жизненного цикла.
Цели обучения
- Понять инженерные паттерны многoагентного взаимодействия и рекурсивной декомпозиции задач
- Освоить механизм закрепления эффективных изменений в истории проекта через компиляцию, тестирование и приёмку
Занятие 7 · Парадигма AI Native научных исследований и практическое вхождение в EvoX
Освоение практического пути вхождения в EvoX в среде AI Native, осмысление ключевого научного принципа «Code is cheap. Taste matters».
Цели обучения
- Освоить методы эффективного проведения экспериментов с EvoX с помощью инструментов ИИ (таких как Codex)
- Определить ключевые аналитические способности и навыки постановки вопросов, которые исследователь должен сохранять в эпоху автоматизированного программирования