Tencent Hunyuan vydal Hyra 2.0, autonomního výzkumného agenta, který vytváří a zdokonaluje vědecké modely, postupy a software pro další projekty. Oproti předchozí verzi přidává koordinaci dlouhodobých úloh a uchovává výstupy, které mohou využít další výzkumné úlohy.
Tři vrstvy pro řízení výzkumu
Hyra 2.0 rozděluje práci mezi tři vrstvy agentů. Overall stanovuje výzkumné cíle a přiděluje zdroje, agenti Mission vedou jednotlivé úlohy a sledují jejich postup. Agenti Worker pak píší kód, provádějí experimenty a hodnotí návrhy v paralelních izolovaných prostředích.
Díky paralelním agentům Worker lze současně zkoušet různé přístupy, zatímco Mission uchovávají stav mezi experimenty. Podle Tencentu toto uspořádání podporuje nezávislé ověřování i výzkumné programy trvající několik dní.
Experimenty navazují na uložené výsledky
Tencent popisuje práci agenta jako opakovaný výzkumný cyklus. Context Agent nejprve uspořádá dosavadní výsledky a podklady; Proposal Agents ze sdílené fronty vytvářejí návrhy řešení. Po experimentech v izolovaných prostředích poskytují hodnoticí mechanismy zpětnou vazbu pro další iteraci.
Experience Bank uchovává kód, záznamy, výstupy a zpětnou vazbu pro další běhy. Asynchronní uspořádání dovoluje průběžně doplňovat frontu, zatímco několik agentů provádí experimenty.
Předchozí Hyra 1.0 používala vnitřní smyčku k optimalizaci řešení a vnější k úpravě hodnoticích mechanismů. Tencent tento návrh použil ve více než deseti scénářích včetně výzkumu AI, vědeckých objevů a herního designu.
Výsledky ve výzkumu proteinů, kvantových kódů a matematiky
Podle Tencentu agent natrénoval HyInv, model pro inverzní skládání proteinů s 1,96 milionu parametrů. Firma uvádí, že při generování dosahuje 57krát vyšší rychlosti než ProteinMPNN. Hyra 2.0 podle ní samostatně natrénovala také proteinový jazykový model HyPLM-Flash.
V oblasti kvantových oprav chyb Tencent uvádí, že HyQEC sestavil kvantový kód [488,123,22]. Čísla označují délku bloku, počet logických qubitů a vzdálenost kódu. Jeho skóre efektivity kódování podle firmy překonalo dosavadní nejlepší výsledek soutěže qLDPC Challenge přibližně o 48 %.
HyProver vytvořil důkazy matematických problémů včetně hypotézy Shing-Tung Yaua o kruhové akci; Tencent tvrdí, že práci ověřili matematici. HyInv, HyQEC a HyProver jsou navrženy pro opakované použití na nových vstupech.
Dalším uvedeným výsledkem je optimalizace procesoru XiangShan RISC-V: podle Tencentu Hyra 2.0 zvýšila jeho výkonnostní skóre na gigahertz o 5,79 %. Firma také uvádí, že agent přispívá k vývoji příští generace modelu Hy.
Zveřejnění výstupů a dostupnost kódu
Výstupy Hyra 2.0 mají být zveřejněny na GitHubu, termín však stanoven nebyl. Veřejný repozitář Hyra 1.0 už obsahuje výstupy a skripty pro reprodukci výsledků pod licencí Apache 2.0.
Zdrojový kód agenta, váhy modelu a úplná metodika dostupné nejsou. Zveřejněny nejsou ani kompletní prompty, orchestrace a záznamy o lidských zásazích.
