Tencent beskriver Hyra 2.0 som et nytt steg for AI-støttet forskning: I stedet for bare å finne svar på enkeltoppgaver skal systemet utvikle modeller, verktøy og arbeidsflyter som kan komme til nytte i senere forskning. Blant de første eksemplene er modeller for proteiner, maskinlæringsbaserte kraftfelt for molekylsimulering og et verktøy for kvantefeilretting. Resultatene er rapportert av Tencent og omtalt i mediedekning; kildene her dokumenterer ikke uavhengig etterprøving.
2
4
11
Fra enkeltsvar til gjenbrukbare forskningsverktøy
Tencent framstiller Hyra 2.0 som en forskningsagent som utvikler og forbedrer vitenskapelige modeller og verktøy, slik at resultatene fra én utviklingsrunde kan brukes i framtidige prosjekter. Ambisjonen er dermed ikke bare å levere et svar, men å lage noe forskere kan ta i bruk på nytt.
2
Mediedekning beskriver en tredelt agentstruktur med rollene Overall, Mission og Worker.
3 I resultatarkivet ligger mer konkrete leveranser: modellvekter, kode for kjøring av modellene og tekniske rapporter for blant annet HyInv og HyPLM-Flash.
11 Kildene som er tilgjengelige her, bekrefter ikke alle detaljer om den bredere infrastrukturen rundt systemet.
Tidlige resultater innen proteiner, materialer og kvanteteknologi
HyInv: modell for proteinstruktur
HyInv er ifølge Tencent en modell for såkalt invers proteinfolding, trent fra grunnen av og med 1,96 millioner parametere. Selskapet hevder at modellen lager sekvenser 57 ganger raskere enn ProteinMPNN. Tencents forskningsside oppgir også at HyInv kan utforme 128 proteinsekvenser på 50 millisekunder. Dette er rapporterte benchmarkresultater, ikke uavhengig bekreftede sammenligninger.
2
4
HyPLM-Flash og HyFF
Tencents resultatarkiv inneholder HyPLM-Flash, en språkmodell for proteiner med 650 millioner parametere, sammen med modellvekter og kode.
11
34 Arkivet beskriver også fem HyFF-kraftfelt for molekylsimulering. Modellene varierer fra 2,3 millioner til 1,2 milliarder parametere og dekker 83 grunnstoffer.
11
Disse utgivelsene viser hva Tencent mener med gjenbrukbare forskningsresultater: Det publiseres modeller og programvare som andre kan undersøke og eventuelt bruke, ikke bare en beskrivelse av et funn.
HyQEC og prosessoroptimalisering
Ifølge medieomtale utviklet HyQEC en kode for kvantefeilretting med et mål på kodingseffektivitet som lå rundt 48 prosent over den tidligere topplasseringen i qLDPC Challenge.
4 En annen rapport oppgir at Hyra-arbeid økte en ytelsesscore per GHz for RISC-V-prosessoren XiangShan med 5,79 prosent.
13 Begge tallene er rapporterte resultater; utdragene som er tilgjengelige her, gir ikke nok informasjon til å vurdere alle detaljene i måleoppsettene.
Hva viser resultatet om sum og differanse?
Tencents resultatarkiv beskriver en maskinelt kontrollert løsning på et matematisk problem om summer og differanser. For endelige delmengder av heltall oppgis den relevante supremumsverdien å være nøyaktig 2 – en grense man kan nærme seg, men ikke nå.
19
Dette er et matematisk resultat som står i arkivet. Kildene her viser imidlertid ikke at Hy3 eller Hyra 1.0 sto bak det, så resultatet bør ikke brukes som bevis for hvilken rolle tidligere systemer hadde.
Tilgjengelig kode er ikke det samme som uavhengig bekreftelse
Resultatarkivet inneholder vekter, kode og tekniske rapporter for flere prosjekter.
11 Det gjør deler av arbeidet tilgjengelig for innsyn og gjenbruk, men publisering alene viser ikke at alle ytelsespåstandene er gjenskapt av uavhengige forskere. Kildene fastslår heller ikke at alle ressursene i Hyra-arkivet har Apache 2.0-lisens. Lisensen som er oppgitt for den separate Hy3-modellen, kan ikke uten videre overføres til hele Hyra-arkivet.
18
24
Det best underbygde hovedpoenget er derfor strategien Tencent beskriver: Hyra 2.0 skal utvikle vitenskapelige verktøy som kan brukes på nytt, og arkivet inneholder konkrete modeller og programvare. De rapporterte resultatene er interessante påstander som bør vurderes videre – ikke en erstatning for uavhengig etterprøving.
2
11