# EvoX Sistema di Evoluzione Intelligente e Pratica di Ricerca AI Native [Indice del corso](START_HERE.html) ## Introduzione al corso Questo corso presenta in modo sistematico i concetti chiave dell'evoluzione intelligente, le fondamenta del calcolo parallelo, i meccanismi di evoluzione dei metodi e la pratica di ricerca AI Native, aiutando i ricercatori a colmare il divario tra le capacità dei modelli e le capacità dei sistemi, esplorando e innovando continuamente in ambienti reali. > Guida a un sistema evolutivo avanzato che connette modelli, algoritmi e ambienti reali **Autori**: Team EvoX ## Obiettivi di apprendimento 1. Comprendere la profondità storica e la velocità di evoluzione dell'evoluzione intelligente 2. Distinguere i limiti della generazione singola dei grandi modelli e la necessità dell'evoluzione sistemica 3. Ripercorrere la divergenza e la convergenza delle molteplici linee di sviluppo nella storia dell'intelligenza artificiale 4. Padroneggiare i vantaggi del calcolo evolutivo nella gestione di conflitti tra obiettivi e vincoli complessi 5. Identificare le sfide dei conflitti tra obiettivi e del feedback sparso nella pratica ingegneristica 6. Comprendere il valore pratico dell'esplorazione multi-candidato e del caso di ottimizzazione del profilo alare 7. Padroneggiare i metodi per esprimere il processo evolutivo come calcolo tensoriale in batch 8. Comprendere il ruolo del Runtime nella gestione di risorse di calcolo eterogenee e nel mantenere la componibilità degli algoritmi 9. Comprendere l'idea centrale dell'evoluzione dei metodi (Meta-Evolution) 10. Padroneggiare l'architettura che affida strategie di mutazione e iperparametri all'ottimizzazione evolutiva esterna 11. Comprendere i pattern ingegneristici della collaborazione multi-Agent e della scomposizione ricorsiva dei compiti 12. Padroneggiare i meccanismi che, attraverso compilazione, test e validazione, consolidano le modifiche efficaci nella storia del progetto 13. Acquisire familiarità con i metodi per condurre esperimenti EvoX in modo efficiente con l'ausilio di strumenti AI (come Codex) 14. Chiarire il gusto critico fondamentale e la capacità di porre domande chiave che i ricercatori devono mantenere nell'era della programmazione automatizzata ## Lezione 1 · Le origini dell'evoluzione intelligente e il contesto della nascita di EvoX Esplora il percorso evolutivo dell'intelligenza umana, l'idea di Turing della "macchina bambina" e come EvoX costruisca un ciclo evolutivo chiuso tra le capacità dei modelli e le capacità dei sistemi. **Obiettivi di apprendimento** - Comprendere la profondità storica e la velocità di evoluzione dell'evoluzione intelligente - Distinguere i limiti della generazione singola dei grandi modelli e la necessità dell'evoluzione sistemica ## Lezione 2 · Le origini del calcolo evolutivo e l'intersezione di molteplici percorsi Ripercorre i punti di incontro tra simbolismo, connessionismo, cibernetica e calcolo evolutivo, rivelando come il calcolo evolutivo offra percorsi di soluzione che non dipendono da una risposta unica predeterminata. **Obiettivi di apprendimento** - Ripercorrere la divergenza e la convergenza delle molteplici linee di sviluppo nella storia dell'intelligenza artificiale - Padroneggiare i vantaggi del calcolo evolutivo nella gestione di conflitti tra obiettivi e vincoli complessi ## Lezione 3 · La complessità del mondo reale e il bilanciamento multi-obiettivo Esplora gli obiettivi e i vincoli complessi e interconnessi nel mondo fisico reale, imparando a utilizzare EvoX per generare gruppi di soluzioni candidate che includono diverse relazioni di compromesso. **Obiettivi di apprendimento** - Identificare le sfide dei conflitti tra obiettivi e del feedback sparso nella pratica ingegneristica - Comprendere il valore pratico dell'esplorazione multi-candidato e del caso di ottimizzazione del profilo alare ## Lezione 4 · Le fondamenta computazionali moderne e l'evoluzione parallela tensoriale Impara come EvoX organizzi popolazione, valutazione e stato in tensori calcolabili nel loro insieme, superando i colli di bottiglia seriali tradizionali per ottenere un'accelerazione su larga scala. **Obiettivi di apprendimento** - Padroneggiare i metodi per esprimere il processo evolutivo come calcolo tensoriale in batch - Comprendere il ruolo del Runtime nella gestione di risorse di calcolo eterogenee e nel mantenere la componibilità degli algoritmi ## Lezione 5 · Evoluzione dei metodi: dall'ottimizzazione della soluzione all'ottimizzazione dell'algoritmo stesso Esplora i meccanismi di evoluzione dei metodi come MetaDE e AutoPSO, imparando come integrare i metodi che generano candidati nell'oggetto dell'ottimizzazione, realizzando l'auto-evoluzione degli algoritmi. **Obiettivi di apprendimento** - Comprendere l'idea centrale dell'evoluzione dei metodi (Meta-Evolution) - Padroneggiare l'architettura che affida strategie di mutazione e iperparametri all'ottimizzazione evolutiva esterna ## Lezione 6 · Evoluzione continua a livello di sistema: Genesis e la sedimentazione nel mondo del software Impara come Genesis, attraverso la collaborazione multi-Agent e rigorosi meccanismi di validazione, consenta al codice del progetto di accumularsi ed evolversi continuamente attraverso il ciclo di vita. **Obiettivi di apprendimento** - Comprendere i pattern ingegneristici della collaborazione multi-Agent e della scomposizione ricorsiva dei compiti - Padroneggiare i meccanismi che, attraverso compilazione, test e validazione, consolidano le modifiche efficaci nella storia del progetto ## Lezione 7 · Il paradigma di ricerca AI Native e l'approccio pratico a EvoX Padroneggia un percorso pratico per avvicinarsi a EvoX nell'ambiente AI Native, sperimentando il principio fondamentale della ricerca "Code is cheap. Taste matters". **Obiettivi di apprendimento** - Acquisire familiarità con i metodi per condurre esperimenti EvoX in modo efficiente con l'ausilio di strumenti AI (come Codex) - Chiarire il gusto critico fondamentale e la capacità di porre domande chiave che i ricercatori devono mantenere nell'era della programmazione automatizzata