El agente de investigación Hyra 2.0 de Tencent crea sus propias herramientas de proteínas, campos de fuerza y demostraciones y reporta nuevos resultados matemáticos
Tencent Hunyuan afirma que el agente resolvió la conjetura de conjuntos equiláteros de Petty en dimensión cinco y creó un modelo de diseño de proteínas 57 veces más rápido que ProteinMPNN; los resultados no se han verificado de forma independiente.
Por qué importa
Hyra 1.0 orientaba los agentes a problemas aislados; la versión 2.0 les hace construir modelos y herramientas reutilizables, un paso hacia la investigación automatizada. Tencent cita un modelo de plegamiento inverso de 1,96 millones de parámetros, una familia de cinco campos de fuerza y un código de corrección de errores cuánticos que, según dice, supera en un 48% al anterior líder de un reto qLDPC. Sobre la conjetura de acción circular de Yau reporta un contraejemplo a la forma general, mientras la versión simplemente conexa sigue abierta. Resultados y código están en GitHub con licencia Apache 2.0, así que expertos externos pueden comprobarlos.
Datos clave
- Anunciado por Tencent Hunyuan el 2 de noviembre
- HyInv: 1,96 millones de parámetros, 57 veces más rápido que ProteinMPNN
- HyPLM-Flash: 650 millones de parámetros, 726.000 millones de tokens
- Conjetura de Petty resuelta en dimensión cinco
- Código HyQEC [[488,123,22]], cerca de un 48% mejor en una métrica qLDPC
- Publicado con licencia Apache 2.0 en GitHub