Hyra 2.0 خدام

Hyra 2.0 هو وكيل للبحث العلمي بالذكاء الاصطناعي طوّراتو Tencent Hunyuan، وهو النسخة المطوّرة من Hyra 1.0، وانتقل من حلّ المسائل أوتوماتيكياً لأداة للبحث والتطوير. كيقدر Hyra 2.0 يدرّب نماذج علمية بشكل مستقل وعلى المدى الطويل، ويحسّن سير العمل البحثي، ويحوّل التجارب والخبرة لأصول قابلة لإعادة الاستعمال. النتائج ديالو شملت تصميم البروتينات، ومحاكاة الجزيئات، وإثباتات رياضية، وتصحيح الأخطاء الكمية، وغيرها. والهدف البعيد هو أن تطوير الأدوات وتقوية النماذج يدفعو بعضياتهم، باش يتشكّل نظام مغلق ديال التحسين الذاتي التكراري.

تطوير الأدوات: الوكيل كيتكلف من البداية للنهاية بتصميم النماذج العلمية وتدريبها وتقييمها ونشرها.
تطوير تعاوني بثلاث طبقات: من خلال Overall وMission وWorker، كيتنظّم البحث على المدى الطويل، وكيقدر Worker يدير التجارب بوحدو ويشكّك فالأحكام ديال Mission.
مراجعة مستقلة: Review Worker كيتعرّف أولاً فالسياق الجديد على المشكل الأصلي والأدلة، ومن بعد كيدير تحققاً متقاطعاً من استنتاجات المنفّذ.
تراكم الخبرة: حالة المشروع، وذاكرة الوكيل، والمعرفة المشتركة كيتحفظو بشكل منفصل، والـ skill الناتج عن المراجعة كيتعاود يستعمل فالمهام اللاحقة.
تطبيق النتائج فمجالات متعددة: النتائج الأولى شملت تصميم البروتينات، ومحاكاة الجزيئات، والإثباتات الرياضية، وتصحيح الأخطاء الكمية، وتصميم البنية الذاتية للروبوتات، وتحسين الرقائق الإلكترونية.
المشاركة فبحث وتطوير النماذج الكبيرة: المساهمة فالبنية التحتية للتدريب القبلي لنماذج Hy الجاية، وخط أنابيب بيانات ما بعد التدريب، وتحسين أنظمة الاستدلال.

إعادة استعمال الأدوات وتراكم الذكاء: المقال كيقسم الأدوات لجوج أنواع: أدوات رمزية وأدوات مَعْلَمَاتية. والفكرة الأساسية هي أن حلّ مسألة وحدة كيعطي غير جواب واحد، بينما تطوير أداة وحدة كيخلّي جميع المهام اللاحقة تستافد منها. التصميم الكامل ديال Hyra 2.0 كيدور حول إعادة استعمال نتائج البحث والتطوير مراراً فالأبحاث اللاحقة، باش يتكوّن تراكم مستمر للذكاء.
هيكلة تنظيمية بثلاث طبقات وجدولة دائمة: Hyra 2.0 كيستعمل تقسيم Overall وMission وWorker: Overall كيتواصل مع البشر وكيدبّر الأولويات والموارد، وMission كيتكلف على المدى الطويل بمسألة بحثية وحدة وكيكون مسؤولاً على الاستنتاجات، وWorker كينفّذ الاستكشاف والتجارب. منين كتدخل المهمة لطابور دائم، نظام الجدولة كيشغّلها حسب الأولوية والعلاقات مع المهام الأخرى والحدود ديال الموارد. إلا كانت شي مهمة كتستنى نتيجة التدريب ولا موافقة بشرية، المهام الأخرى كتكمل خدمتها عادي، وكيقدر الوكيل يحدّد وقت الإيقاظ باش يعاود الخدمة فمراحل التحقق.
التعاون غير المتزامن وآلية المراجعة المستقلة: تقدّم البحث المتوازي كيتسجّل فـ Research Board، والتقدّم العادي كيقراوه وكلاء آخرين بشكل غير متزامن. أما المشاكل اللي خاصها معالجة، فكيتم الإخبار بها عبر الرسائل مع طلب جواب واضح، باش ما يتقطعوش المهام اللي خدامة. منين كيعلن Worker على إتمام المهمة، خاصو يرفق نسخة الكود، ونتائج التجربة، والسجلات، ولا مسار التشغيل كأدلة. وإلى كانت المراجعة المستقلة ضرورية، النظام كيشغّل Review Worker جديد، وكيخليه يتعرّف أولاً فالسياق الجديد على المشكل الأصلي والأدلة، باش يتفادى تأثير استنتاجات المنفّذ. والأخطاء ولا تضييق نطاق الاستنتاجات اللي كتكتاشف فالمراجعة كيتحتافظ بها بصدق.
فصل الذاكرة على ثلاث طبقات وقاعدة معرفة متدرجة: النظام كيفصل فالحفظ بين حالة المشروع، وذاكرة العمل المتدرجة ديال كل وكيل، اللي فيها الفهم الحالي والفرضيات الرئيسية والمسارات المستبعدة والخطة الموالية، وبين قاعدة المعرفة المشتركة بين المهام Books. كل سجل فـ Books خاصو يوضّح الطريقة والسبب وشروط التطبيق، ويرفق الدليل الأصلي، وكيُصنّف حسب الموثوقية لثلاث درجات: «ملاحظة»، و«تم التحقق»، و«اتفاق». ومنين كيبان دليل جديد، يمكن تصحيح السجلات الموجودة.

Hyra 2.0 حالياً نظام داخلي للبحث والتطوير العلمي فـ Tencent Hunyuan، وماشي منتج SaaS مفتوح للعموم.

تطوير النموذج: الانتقال من أن الوكيل يحلّ المسائل مباشرة، لأن الوكيل يطوّر ويحسّن أدوات البحث العلمي، والنتائج تقدر تستعملها الأبحاث اللاحقة مراراً، باش يتكوّن تراكم للذكاء.
القدرة على البحث والتطوير لفترة طويلة: هيكلة Overall وMission وWorker مع طابور دائم، كتدعم أبحاثاً طويلة من أيام حتى لأسابيع، وبمشاريع متعددة خدامة بالتوازي.
موثوقية أكبر فالاستنتاجات: Review Worker كيدير مراجعة مستقلة فـسياق جديد، مع إلزامية إرفاق نسخة الكود والسجلات وأدلة أخرى، وهادشي كيقلّل خطر أن الوكيل يثبت صحة أخطائه بوحده.
تراكم الخبرة: حالة المشروع وذاكرة الوكيل وقاعدة المعرفة المشتركة مفصولين فثلاث طبقات، وBooks منظّمة حسب «ملاحظة» و«تم التحقق» و«اتفاق»، والـ skill قابل لإعادة الاستعمال بين المهام.
إنشاء النماذج من البداية للنهاية: HyInv وHyPLM وغيرهما نماذج جديدة تكمّل تدريبها القبلي وضبطها الدقيق والتعلّم بالتعزيز وتحسين الاستدلال من الصفر.
تغطية واسعة للمجالات: النتائج الأولى شملت ستة مجالات، وهي تصميم البروتينات، ومحاكاة الجزيئات، والإثباتات الرياضية، وتصحيح الأخطاء الكمية، وتصميم البنية الذاتية للروبوتات، وتحسين الرقائق الإلكترونية.

الموقع الرسمي للمشروع: https://hy.tencent.com/research/hyra2?langVersion=zh

تصميم الأدوية وهندسة الإنزيمات: استعمال نماذج الطيّ العكسي بحال HyInv، لتصميم 128 تسلسلاً بروتينياً فـ 50 ميلي ثانية، وتسريع غربلة الجزيئات المرشحة.
محاكاة الديناميكيات الجزيئية: استعمال مجال قوة ذري بحال HyFF لتشغيل محاكاة واسعة النطاق، وتتبع حركة الجزيئات والتفاعلات على المستوى الذري، ودعم تطوير المواد والأدوية.
البحث فالنظريات الرياضية: الاستعانة بسير عمل HyProver لتنظيم اقتراح التخمينات، وبناء البراهين، والمراجعة المستقلة، ومساعدة الرياضيين على معالجة المسائل المفتوحة.
تطوير شفرات تصحيح الأخطاء الكمية: استعمال HyQEC لبناء شفرات كمية جديدة والتصديق الدقيق على مسافة الكود، وتوفير أدوات لتحسين كلفة تصحيح الأخطاء فالحواسيب الكمية.
تصميم الرقائق والتحقق منها: القيام بتحسين الأداء، واختبارات fuzz، والتحقق الشكلي بحال فعملية تحسين معالج XiangShan، وتقليص مدة تطوير الرقائق.