Khoảnh khắc NeoLab của Trung Quốc: EverMind giải đáp câu hỏi tự tiến hóa toàn diện bằng ba bài báo

Vào mùa hè năm 2026, khi các NeoLabs ở nước ngoài như Recursive Superintelligence (RSI), Engram, Adaption Labs và Core Automation thu hút hàng tỷ đô la tài trợ, đội ngũ EverMind của Trung Quốc, được ươm tạo bởi Tập đoàn Shanda, đã công bố liên tiếp ba bài báo đưa ra giải pháp toàn diện cho AI tự tiến hóa. EverMind, với nguồn gốc từ văn hóa nghiên cứu của Viện Đổi mới Shanda, tập trung vào trí nhớ dài hạn và tự tiến hóa. Các bài báo giải quyết ba thách thức: kiểm soát tự cải thiện (HarnessBank), quản lý kỹ năng (SkillCorpus) và huấn luyện trọng số mô hình (DASH). HarnessBank giới thiệu ngân hàng gen và xác minh có kiểm soát để tránh quá khớp, đạt được mức tăng hiệu suất từ 5,1% đến 15,4% trên bảy điểm chuẩn. SkillCorpus tổng hợp và quản lý hơn 82,1 nghìn kỹ năng thô thành 96.401 kỹ năng chất lượng cao, cải thiện hiệu suất của tác nhân lên tới 7,5 điểm. DASH sử dụng chân trời giám sát thích ứng với độ phân kỳ để cải thiện quá trình tự chưng cất theo chính sách, tăng điểm suy luận toán học trên các điểm chuẩn AIME và HMMT. EverMind có hệ sinh thái mã nguồn mở với hơn 12 nghìn sao trên GitHub, và các khuôn khổ của họ được ánh xạ trên bốn lớp: nhiệm vụ, kiểm soát, mô hình và cải thiện siêu cấp. Đội ngũ kỳ vọng rằng AI thế hệ tiếp theo sẽ tiến hóa liên tục, và họ mời các đối tác tham gia xây dựng cơ sở hạ tầng trí nhớ dài hạn cho AI.