EvoX 智能演化系統與 AI Native 科研實踐
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120 個檔案Lesson 1
- HTML00_第1課:智能演化的源流與 EvoX 的誕生背景.html
- HTML01_智能演化的加速趨勢與週期壓縮.html
- HTML02_當前大模型的強大能力與單次生成的侷限.html
- HTML03_智能路線的匯合與演化計算源流.html
- HTML04_圖靈關於「兒童機器」的設想.html
- HTML05_算力規模擴大下的候選生成新來源.html
- HTML06_演化對象從數值參數到軟體系統的擴展.html
- HTML07_真實世界的複雜性與多目標權衡.html
- HTML08_求解方法的自我改進與演算法演化.html
- HTML09_MetaDE:演算法優化演算法的嵌套架構.html
- HTML10_EvoX 的演化閉環系統架構.html
- HTML11_任務接入 EvoX 的核心邊界與關鍵問題.html
- HTML12_快速上手 EvoX 的環境配置與使用.html
- HTML13_研究者的核心能力與審美判斷.html
- HTML14_傳統單次問答與 EvoX 持續演化系統的對比.html
- HTML15_面向真實世界的智能演化基礎設施願景.html
- MDAI999-Lesson-1_lecture_notes.md
Lesson 2
- HTML00_第2課:演化計算的源流與多路線交匯.html
- HTML01_智能多路線的重新匯合.html
- HTML02_符號主義、連接主義與控制論的回顧.html
- HTML03_演化計算作為直接技術源流.html
- HTML04_智能是預設產品還是環境過程.html
- HTML05_真實世界的複雜性與多目標衝突.html
- HTML06_突破多樣性與工程成本的矛盾.html
- HTML07_GPU 與大模型構成的工程底座.html
- HTML08_演化對象邊界的擴展:從參數到程式.html
- HTML09_大模型能力邊界與系統級持續演化.html
- HTML10_MetaDE:用演化演算法改進演化演算法.html
- HTML11_接入 EvoX 的核心要素定義.html
- HTML12_EvoX 執行時的完整工作流.html
- HTML13_課堂實操分析:演化多路徑與預設單路徑.html
- HTML14_課程核心思想與演化源流回顧.html
- HTML15_總結與前瞻:開啟 AI Native 科研新實踐.html
- MDAI999-Lesson-2_lecture_notes.md
Lesson 3
- HTML00_第3課:現實世界的複雜性與多目標權衡.html
- HTML01_多目標衝突與現實複雜性.html
- HTML02_真實物理世界的權衡與多目標探索.html
- HTML03_尋找可用答案與思想實驗.html
- HTML04_問題轉化:從選擇演算法到探索過程.html
- HTML05_偏好優化與多候選方案組.html
- HTML06_超臨界翼型設計的多目標實踐背景.html
- HTML07_基礎翼型與擾動樣本的持續.html
- HTML08_代理模型在應對高昂模擬成本中的應用.html
- HTML09_輸出兼顧各項指標的多樣化候選方案.html
- HTML10_複雜工程中的目標衝突與稀疏回饋應對.html
- HTML11_領域專家的決策角色與方案評估.html
- HTML12_課堂活動:多目標參數優化評估方案設計.html
- HTML13_課堂活動複盤:權衡方案的合理性檢驗.html
- HTML14_本課核心概念回顧.html
- HTML15_總結與展望:真實複雜世界中的科研價值.html
- MDAI999-Lesson-3_lecture_notes.md
Lesson 4
- HTML00_第4課:現代計算底座與張量化並行演化.html
- HTML01_現代計算底座與張量化並行演化.html
- HTML02_演化多樣性與計算規模挑戰.html
- HTML03_傳統串行 CPU 迴圈的效率瓶頸.html
- HTML04_從候選列表到張量化計算圖.html
- HTML05_種群、評價與狀態的張量化組織.html
- HTML06_算子並行與編譯優化.html
- HTML07_開放解耦的底座架構設計.html
- HTML08_演算法與問題模組劃分.html
- HTML09_工作流與監視模組管理.html
- HTML10_Runtime 排程器與異構算力管理.html
- HTML11_統一底座支撐的多領域應用.html
- HTML12_計算效率對比分析實踐.html
- HTML13_批量張量計算的核心方法.html
- HTML14_Runtime 排程與演算法可組合性.html
- HTML15_高強度並行演化探索的基石.html
- MDAI999-Lesson-4_lecture_notes.md
Lesson 5
- HTML00_第5課:方法演化:從優化解到優化演算法本身.html
- HTML01_方法演化的核心背景與動機.html
- HTML02_智能系統的技術演進與歷史源流.html
- HTML03_大模型與算力對演化邊界的拓展.html
- HTML04_真實世界問題的多維衝突與權衡.html
- HTML05_方法演化的核心思想與跨越.html
- HTML06_內外雙層演化與自適應機制.html
- HTML07_典型方法演化實現:MetaDE 架構.html
- HTML08_演算法結構演化:AutoPSO 與 EvoGO.html
- HTML09_GPU 並行與用演化改進演化.html
- HTML10_設計雙層優化實驗藍圖.html
- HTML11_智能系統的持續發展與環境挑戰.html
- HTML12_快速上手與簡化環境配置.html
- HTML13_研究者的核心能力與思維轉換.html
- HTML14_構建可持續發展的演化基礎設施.html
- HTML15_總結與展望:邁向更高階的智能形態.html
- MDAI999-Lesson-5_lecture_notes.md
Lesson 6
- HTML00_第6課:系統級持續演化:Genesis 與軟體世界的沉澱.html
- HTML01_大模型能力邊界與系統級演化的必要性.html
- HTML02_從數值參數到程式系統的演化邊界擴展.html
- HTML03_真實世界的複雜挑戰:多目標權衡與多樣性保持.html
- HTML04_張量化計算與統一架構的並行探索支撐.html
- HTML05_演算法自身的進化:從求解答案到改進方法.html
- HTML06_MetaDE 與 AutoPSO:方法演化的雙層架構.html
- HTML07_超臨界翼型設計的多目標實踐案例.html
- HTML08_跨越生命週期的挑戰:上下文耗盡與專案級持久化.html
- HTML09_Genesis 架構與軟體世界的沉澱範式.html
- HTML10_多 Agent 協作與遞迴任務拆解的工程模式.html
- HTML11_嚴格的驗收與歷史繼承機制.html
- HTML12_課堂活動:模擬多 Agent 協作與自動化驗收閘道.html
- HTML13_AI Native 工作方式與便捷入口.html
- HTML14_研究者的核心品味:人機分工與批判性思維.html
- HTML15_課程總結:構建持續演化的軟體世界基礎設施.html
- MDAI999-Lesson-6_lecture_notes.md
Lesson 7
- HTML00_第7課:AI Native 科研範式與 EvoX 實戰切入.html
- HTML01_AI Native 科研範式與 EvoX 實戰切入.html
- HTML02_大模型能力邊界與持續演化系統.html
- HTML03_將真實問題轉化為 EvoX 探索過程.html
- HTML04_多目標優化與多解探索.html
- HTML05_MetaDE:用演化演算法改進演化演算法.html
- HTML06_AI Native 工作方式與便捷入口.html
- HTML07_倉庫機器人尋路任務實戰.html
- HTML08_實驗結果與可視化分析.html
- HTML09_工具越容易使用,人的責任越清晰.html
- HTML10_科研核心:提出關鍵問題的能力.html
- HTML11_人機分工:AI 實現答案,人類把控方向.html
- HTML12_核心原則:Code is cheap. Taste matters.html
- HTML13_課堂活動:對話引導 AI 完成 EvoX 任務.html
- HTML14_課程總結:AI 原生工作流與科學品味.html
- HTML15_附錄與開源社群入口.html
- MDAI999-Lesson-7_lecture_notes.md