テンセントの研究エージェントHyra 2.0、タンパク質・力場・証明のツールを自ら構築し新たな数学的成果を報告

Tencent Hunyuanによると、同エージェントは5次元でのPettyの等辺集合予想を解決し、ProteinMPNNより57倍速いタンパク質設計モデルを構築した。結果は独立検証されていない。
なぜ重要か
Hyra 1.0は個別の問題を解くことに重点を置いたが、2.0は再利用できるモデルやツールをエージェント自身に作らせ、研究の自動化へ一歩進めた。テンセントは196万パラメータの逆フォールディングモデル、5つの力場からなるファミリー、qLDPCチャレンジの従来首位を約48%上回るとする量子誤り訂正符号を挙げる。ヤウの円周作用予想では制限なしの形に対する反例を報告し、単連結版は未解決のままだ。結果とコードはApache 2.0でGitHubに公開され、外部の専門家が検証できる。
要点
- Tencent Hunyuanが11月2日に発表
- HyInv:196万パラメータ、ProteinMPNNの57倍高速
- HyPLM-Flash:6億5000万パラメータ、7260億トークンで学習
- Pettyの等辺集合予想を5次元で解決
- HyQEC符号[[488,123,22]]、qLDPC指標で約48%改善
- Apache 2.0でGitHubに公開