Çin'in NeoLab Anı: EverMind, Üç Makaleyle Tam Kapsamlı Kendini Geliştirme Sorusuna Yanıt Veriyor
Denizaşırı NeoLab'lar anlatılara dayalı büyük fonlamalar alırken, Shanda Grubu'nun kuluçkasındaki Çinli ekip EverMind, kendini geliştiren yapay zeka için kapsamlı bir teknik yığın sunan üç makale yayınladı. Bu makaleler, koşum takımı, beceriler ve model ağırlıklarını kapsayarak HarnessBank, SkillCorpus ve DASH çerçevelerini detaylandırıyor. EverMind'ın yaklaşımı, denizaşırı ekiplerin tek nokta atılımlarıyla tezat oluşturuyor ve potansiyel olarak onu bu alanda lider konumuna getirebilir.
2026 yazında, Recursive Superintelligence (RSI), Engram, Adaption Labs ve Core Automation gibi yurt dışındaki NeoLabs'lar milyarlarca dolarlık yatırım çekerken, Shanda Group tarafından kuluçkaya yatırılan Çinli ekip EverMind, kendi kendini geliştiren yapay zekâ için uçtan uca bir çözüm sunan üç makaleyi art arda yayımladı. Kökleri Shanda Innovation Institute'un araştırma kültürüne dayanan EverMind, uzun vadeli hafıza ve kendi kendine evrim konularına odaklanıyor. Söz konusu makaleler üç temel zorluğu ele alıyor: kendi kendini iyileştiren çalışma çerçevesi (HarnessBank), yetenek yönetimi (SkillCorpus) ve model ağırlık eğitimi (DASH). HarnessBank, aşırı öğrenmeyi (overfitting) önlemek için bir 'gen bankası' ve kapılı doğrulama mekanizması sunarak yedi farklı kıyaslama testinde (benchmark) yüzde 5,1 ila 15,4 arasında performans artışı sağlıyor. SkillCorpus, 82,1 binden fazla ham yeteneği bir araya getirip düzenleyerek 96.401 yüksek kaliteli yeteneğe dönüştürüyor ve ajan performansını 7,5 puana kadar artırıyor. DASH ise, politika-içi (on-policy) kendi kendine damıtma sürecini iyileştirmek için 'sapmaya duyarlı gözetim ufukları' (divergence-adaptive supervision horizons) yöntemini kullanarak AIME ve HMMT kıyaslama testlerinde matematiksel akıl yürütme puanlarını yükseltiyor. GitHub üzerinde 12 binden fazla yıldıza sahip açık kaynak ekosistemine sahip olan EverMind, çerçevelerini görev, çalışma yapısı (harness), model ve meta-iyileştirme olmak üzere dört katmana ayırıyor. Ekip, yeni nesil yapay zekânın sürekli olarak evrimleşeceğini öngörüyor ve yapay zekâ için uzun vadeli hafıza altyapısını birlikte inşa etmek üzere ortakları işbirliğine davet ediyor.
Kaynak: QbitAI 量子位 —
orijinal