Le moment NeoLab de la Chine : EverMind répond à la question de l'auto-évolution full-stack avec trois articles

À l'été 2026, alors que les NeoLabs étrangers comme Recursive Superintelligence (RSI), Engram, Adaption Labs et Core Automation attiraient des milliards de financements, l'équipe chinoise EverMind, incubée par le groupe Shanda, a publié trois articles consécutifs proposant une solution complète pour l'IA auto-évolutive. EverMind, ancrée dans la culture de recherche de l'Institut d'innovation de Shanda, se concentre sur la mémoire à long terme et l'auto-évolution. Les articles abordent trois défis : le contrôle de l'auto-amélioration (HarnessBank), la gestion des compétences (SkillCorpus) et l'entraînement des poids de modèle (DASH). HarnessBank introduit une banque de gènes et une vérification par portes pour éviter le surapprentissage, réalisant des gains de performance de 5,1 à 15,4 % sur sept références. SkillCorpus agrège et organise plus de 82 100 compétences brutes en 96 401 compétences de haute qualité, améliorant les performances des agents jusqu'à 7,5 points. DASH utilise des horizons de supervision adaptatifs pour améliorer l'auto-distillation en politique, augmentant les scores de raisonnement mathématique sur les références AIME et HMMT. EverMind dispose d'un écosystème open source avec plus de 12 000 étoiles GitHub, et ses frameworks sont répartis sur quatre couches : tâche, contrôle, modèle et amélioration méta. L'équipe s'attend à ce que la prochaine génération d'IA évolue continuellement, et ils invitent des partenaires à rejoindre la construction de l'infrastructure de mémoire à long terme pour l'IA.