Hyra 2.0 впечатляет, но есть подвох: ускорение в 57 раз заявлено для конкретного теста

Overall согласует цель с исследователем, Mission выбирает направление для отдельной задачи, а Worker изучает код, проводит эксперименты и разбирает неудачи. Как пишет Sina Tech, Worker может и оспорить решение Mission.

У системы три раздельных вида памяти: состояние проекта, память самих агентов и общая база знаний Books. Если во время работы агенты находят способ, который пригодится в других исследованиях, они оформляют его как навык и сохраняют.

Следующая задача может опереться на уже выясненные и сохранённые методы. Hyra пытается переносить между исследованиями не только готовые результаты, но и опыт работы.

Как это работает

Представьте исследовательский компьютер, начерченный на инженерной бумаге: три яруса модулей, рядом библиотека методов. Исследователь задаёт цель верхнему модулю Overall. Mission превращает её в рабочее направление, а Worker запускает эксперименты и выясняет, почему часть из них не удалась. Результаты и полезные методы отправляются в соответствующие хранилища.

Такая схема помогает представить устройство системы, но не показывает, насколько самостоятельно она справляется с полноценным исследованием. В опубликованных материалах нет точных данных о том, сколько времени занимает полный исследовательский цикл Hyra 2.0.

Цифры и цена

По данным Tencent, HyInv содержит 1,96 млн параметров и проектирует аминокислотные последовательности по заданному каркасу белка. В тесте на одном ускорителе H20 после прогрева модель генерировала 128 последовательностей длиной примерно 400 аминокислотных остатков за 50 миллисекунд. Именно для этого сценария Tencent заявляет ускорение в 57 раз по сравнению с ProteinMPNN.

Вторая модель, HyPLM-Flash, содержит 650 млн параметров. По данным Tencent, при её обучении использовали 726 млрд токенов.

Это показатели двух моделей, созданных при участии Hyra 2.0. Универсального замера скорости агентов они не дают. Цену системы в опубликованных материалах не указали, точных данных о стоимости нет.

Где подвох

Ограничение здесь в границах теста. Ускорение в 57 раз относится к HyInv, генерации последовательностей после прогрева и конкретной конфигурации на одном H20. По этой цифре нельзя судить, во сколько раз быстрее проходит весь цикл: от постановки исследовательского вопроса до проверки результата и подготовки модели.

В предоставленных материалах нет публичной критики Hyra 2.0 со стороны китайских инженеров, журналистов или пользователей. Пока оценка опирается на описание архитектуры и результаты отдельных моделей, а не на независимую проверку полного цикла.

А что в России

Прямых российских аналогов Hyra 2.0 в открытых материалах не найдено. Близкие по тематике проекты решают другие задачи. Rubytech испытывала языковую модель Cotype 3 на китайских GPU, Т1 сравнивала инференс на китайских ускорителях, Cloud.ru представила модель T-Pro 2.0, а «ХайТэк» и «Аквариус» показали комплекс «Лира» для прикладных задач.

Эти примеры относятся к вычислительной инфраструктуре и применению моделей. Публичных заявлений о системе, которая самостоятельно разрабатывает научные модели и инструменты, нет.

Продажи Hyra 2.0 в России предоставленные материалы не подтверждают. В них указано, что Tencent публикует отдельные научные результаты в открытом репозитории, но сведений о доступности самой системы как коммерческого продукта нет.

Что для вас убедительнее при оценке таких систем: отдельный быстрый тест или демонстрация полного исследовательского цикла?

Читайте также

• Оказалось, что в космической нити вещество движется к обоим скоплениям, а не к одному
• Грузовой корабль C2000 впечатляет, но есть подвох: первый полёт сдвинулся на 2027 год

#китай #наукаитехника #технологии #изобретения #лабораторияподнебесной