لحظة نيو لاب الصينية: إيفر مايند تجيب على سؤال التطور الذاتي الكامل بثلاث أوراق بحثية

في صيف عام 2026، ومع جذب مختبرات NeoLabs الخارجية مثل Recursive Superintelligence (RSI) وEngram وAdaption Labs وCore Automation لمليارات الدولارات من التمويل، نشر الفريق الصيني EverMind، الذي تحتضنه مجموعة Shanda، ثلاثة أوراق بحثية متتالية تقدم حلاً متكاملاً للذكاء الاصطناعي ذاتي التطور. يركز EverMind، الذي ينبع من ثقافة البحث في معهد Shanda للابتكار، على الذاكرة طويلة المدى والتطور الذاتي. تتناول الأوراق ثلاثة تحديات: تسخير التحسين الذاتي (HarnessBank)، وإدارة المهارات (SkillCorpus)، وتدريب أوزان النماذج (DASH). يقدم HarnessBank بنكًا جينيًا وتحققًا بوابات لتجنب الإفراط في التكيف، محققًا تحسينات في الأداء بنسبة 5.1-15.4% عبر سبعة معايير. يجمع SkillCorpus وينقي أكثر من 82.1 ألف مهارة خام إلى 96,401 مهارة عالية الجودة، مما يحسن أداء الوكلاء بما يصل إلى 7.5 نقطة. يستخدم DASH آفاق إشراف تكيفية مع التباعد لتحسين التقطير الذاتي على السياسة، مما يعزز درجات الاستدلال الرياضي في معايير AIME وHMMT. يمتلك EverMind نظامًا بيئيًا مفتوح المصدر بأكثر من 12 ألف نجمة على GitHub، وتُوزَّع أطره عبر أربع طبقات: المهمة، والتسخير، والنموذج، والتحسين الفوقي. يتوقع الفريق أن يتطور الجيل القادم من الذكاء الاصطناعي بشكل مستمر، ويدعو الشركاء للانضمام إلى بناء البنية التحتية للذاكرة طويلة المدى للذكاء الاصطناعي.