Kiến trúc hệ thống vòng lặp tiến hóa của EvoX

Trang này trả lời một câu hỏi cụ thể:Mô hình lớn đã có thể viết mã, đưa ra giả thuyết, đề xuất giải pháp, vậy tại sao vẫn cần cả một hệ thống?Câu trả lời không nằm ở hiệu suất từng lần của mô hình, mà ở khoảng trống sau khi sinh kết quả. Một lần sinh không thể tự chứng minh tính đúng đắn, cũng khó duy trì hiệu quả khi môi trường và mô hình không ngừng thay đổi. Vị trí của EvoX chính là bắc cầu giữa năng lực mô hình và năng lực hệ thống: biến những kết quả sinh từng lần thành năng lực có thể được kiểm nghiệm, lựa chọn và giữ lại.

Xác định khoảng trống: từ một lần đầu ra đến năng lực hệ thống có thể tích lũy

Mô hình giỏi đưa ra "khả năng" trong một lần gọi — một giả thuyết, một đoạn mã, một giải pháp. Nhưng khả năng không đồng nghĩa với kết luận: kết quả có đứng vững hay không phải do môi trường thực tế quyết định; sau khi môi trường đưa ra kết quả, ai đánh giá cái nào tốt hơn, giữ lại gì, loại bỏ gì, và ai mang phần được giữ lại vào vòng tiếp theo — những khâu này bản thân mô hình không đảm nhận. EvoX hướng đến chính khoảng trống "sau khi sinh" này, chuyển kết quả sinh thành năng lực hệ thống có thể tích lũy.

Bốn khâu của vòng lặp

• Mô hình sinh khả năng: Mô hình đưa ra phương án, giả thuyết hoặc mã ứng viên, cung cấp khả năng chứ không phải kết luận.
• Môi trường cung cấp phản hồi: Thí nghiệm, mô phỏng hoặc vận hành thực tế trả về kết quả quan sát được, để ứng viên chịu sự kiểm nghiệm của thực tế.
• Hệ thống đánh giá và lựa chọn: Hệ thống so sánh các ứng viên theo mục tiêu và ràng buộc, đánh giá ưu nhược và quyết định giữ lại cái nào.
• Kế thừa: Chiến lược, tham số hoặc thành phần được chọn sẽ bước vào vòng tiến hóa tiếp theo, trở thành điểm khởi đầu mới.

Bốn bước nối đầu cuối nhau: Mô hình sinh khả năng → Môi trường cung cấp phản hồi → Hệ thống đánh giá và lựa chọn → Kế thừa → quay lại mô hình sinh khả năng mới. Chỉ cần vòng lặp chạy được, mỗi vòng đều không phải bắt đầu lại từ số 0.

Ý nghĩa kiến trúc: không phải thuật toán đơn điểm, cũng không chỉ là một lần gọi

Việc tổ chức sinh, phản hồi thực thi, đánh giá, lựa chọn và kế thừa thành một kiến trúc hệ thống có thể tái sử dụng là khác biệt căn bản giữa EvoX với thuật toán đơn điểm và lần gọi đơn lẻ. Thuật toán đơn điểm quan tâm "bước này tính thế nào", lần gọi đơn lẻ quan tâm "lần này trả lời đúng chưa"; còn EvoX quan tâm "cơ chế này có thể chạy vòng này qua vòng khác, và mỗi vòng một tốt hơn hay không". Vì vậy nó mô tả giao diện giữa các thành phần, tiêu chuẩn đánh giá và quy tắc kế thừa, chứ không chỉ là tham số của một mô hình hay đáp án của một lần hỏi đáp.

Tích lũy liên tục: các thành phần trí tuệ phân tán không còn là đầu ra dùng một lần

Trong vòng lặp, những chiến lược vượt qua đánh giá được kế thừa, những cái không vượt qua bị loại bỏ hoặc sửa đổi. Các thành phần trí tuệ phân tán ở những khâu khác nhau như bộ sinh, bộ mô phỏng, bộ đánh giá vì thế chia sẻ cùng một "hồ sơ tồn tại": năng lực của chúng cộng dồn qua nhiều vòng tiến hóa, chứ không bị đặt lại mỗi vòng. Đây chính là then chốt để vòng lặp gom các thành phần phân tán thành năng lực tích lũy liên tục.

Hô ứng nguồn cội: "Cỗ máy trẻ em" của Turing năm 1950

Từ năm 1950, Turing đã đề xuất ý tưởng "cỗ máy trẻ em": cỗ máy giống như một đứa trẻ, thông qua giáo dục, thử nghiệm và thưởng phạt, dần dần có được năng lực trong tương tác với môi trường. Có thể xem EvoX là sự mở rộng có hệ thống của ý tưởng này trong thực hành nghiên cứu AI Native — giáo dục tương ứng với sinh và dẫn dắt, thử nghiệm tương ứng với phản hồi môi trường, thưởng phạt tương ứng với đánh giá và lựa chọn, trưởng thành tương ứng với kế thừa và tích lũy.