Tencent Hyra 2.0 yapay zeka özerk bilimsel araştırmaya yöneliyor: sıfırdan model eğitimi, robot tasarımı ve hatta yeni nesil yapay zekanın geliştirilmesine katılım.

动察 Beating AI hızlı haber: Tencent Hunyuan, araştırma Agent'ı Hyra 2.0'ı yayınladı; araştırma odağını tek tek zor problemler için tekrarlanan deneme-yanılmadan, uzun vadede yeniden kullanılabilir bilimsel modeller, algoritmalar ve araçlar geliştirmeye genişletiyor.

AI'nın günlerce, hatta haftalarca sürekli araştırma yürütebilmesi için Hyra 2.0 işi Overall, Mission ve Worker olmak üzere üç katmanlı Agent'a bölüyor; bunlar sırasıyla kaynak koordinasyonu, araştırma planlaması ve deney yürütmeden sorumlu. Görevler kalıcı olarak saklanıyor ve eğitim sonuçları beklenirken diğer araştırmalar da ilerletilebiliyor. Her sonuca kod, günlük gibi kanıtlar eklenmesi gerekiyor; gerekirse bağımsız bir Agent'a inceleme için veriliyor. Etkili deneyimler ayrıca Skill olarak biriktirilip sonraki görevlerde kullanılıyor.

Tencent, Hyra 2.0'ın sıfırdan iki protein modeli eğittiğini açıkladı. Bunlardan 1,96 milyon parametreli HyInv, hedef iskelete göre protein dizisi tasarlayabiliyor ve üretim hızı yaygın kullanılan ProteinMPNN'den 57 kat daha hızlı. Tek bir H20 GPU'da yapılan ön ısıtma testinde, yaklaşık 400 rezidülü 128 dizi üretmek yalnızca yaklaşık 50 milisaniye sürüyor. Diğer model HyPLM-Flash ise 650 milyon parametreye sahip ve 726 milyar eğitim token'ı kullandı. İki modelin ağırlıkları, çıkarım kodu ve teknik raporları kamuya açıklandı.

Hyra 2.0 ayrıca açık kaynak RISC-V işlemcisi "Xiangshan"ın optimizasyonuna katılarak SPEC CPU2006'da GHz başına performansı %5,79 artırdı; çip alanı ise yalnızca %0,3 arttı.

Ayrıca beş parmağı kademeli olarak uzayan bir "döner merdiven el" tasarladı. Bu el başlangıçta mevcut en iyi tasarımdan yaklaşık %11 daha yavaştı, ancak aynı bütçeyle kontrol algoritması eğitildikten sonra simülasyondaki dönüş hızı %28,6 daha hızlı hale geldi.

Şu anda Hyra 2.0, yeni nesil Hunyuan modelinin ön eğitimi, son eğitimi ve çıkarım sistemi optimizasyonuna da katılmış durumda; AI'nın Ar-Ge araçlarını iyileştirerek daha güçlü yeni nesil AI'ların eğitilmesine yardımcı olması deneniyor.