याओ शुन्यु ने टेनसेंट के हुनयुआन AI4S के लिए भर्ती की, 50 साल पुरानी गणित की समस्या हल की

प्रमुख AI (आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस) शोधकर्ता Yao Shunyu ने खुद Tencent की Hunyuan AI4S टीम के लिए भर्ती शुरू कर दी है। किसी विस्तृत जॉब डिस्क्रिप्शन की बजाय उन्होंने एक शोध परिणाम के साथ एक सीधा-सादा संदेश पोस्ट किया: उनके खुद विकसित एजेंट Hyra ने गणित की 50 साल पुरानी एक खुली समस्या को अब तक के सबसे बेहतरीन नतीजे तक पहुंचा दिया है। Hy3 मॉडल (295 अरब कुल पैरामीटर, 21 अरब सक्रिय पैरामीटर) पर बना Hyra एजेंट ने एक ऐसा निर्माण (construction) खोजा जो यह साबित करता है कि पूर्णांक समुच्चयों (integer sets) के योग और अंतर से जुड़ी एक समस्या की ऊपरी सीमा को मनचाहे रूप से करीब से अनुमानित किया जा सकता है। इस एजेंट ने पहले बेहतर परिणामों की खोज की, फिर प्राकृतिक भाषा में एक गणितीय निर्माण और उसका प्रमाण प्रस्तावित किया, जिसमें करीब 24 घंटे लगे। टीम ने इस प्रमाण को स्वतंत्र रूप से सत्यापित किया और Lean 4 में इसे औपचारिक रूप दिया। प्रारंभिक AI4S परीक्षणों में, Hyra-1.0 ने गणित, खगोल विज्ञान, क्वांटम कंप्यूटिंग और दवा डिज़ाइन जैसे क्षेत्रों में प्रभावशाली नतीजे दिखाए, जिनमें 55 में से 29 खुली समस्याओं को हल करना, सनस्पॉट डेटा से एक भविष्यसूचक फॉर्मूला खोजना (R²=0.77), एक क्वांटम रूटिंग एल्गोरिदम में 44.4% का सुधार करना, और PARP1 के लिए एक संभावित अणु (candidate molecule) तैयार करना शामिल है। टीम का लक्ष्य AI शोध में पूर्ण स्वचालन हासिल करना है, जहां AI खुद परिकल्पनाएं (hypotheses) प्रस्तावित करे, प्रयोग चलाए और उन्हें बार-बार बेहतर बनाए। इसके लिए वे दो तरह के लोगों की तलाश कर रहे हैं—एक तो AI शोधकर्ता, जो एजेंट आर्किटेक्चर, रीइन्फोर्समेंट लर्निंग (RL), संदर्भ आधारित लर्निंग (context learning), मूल्यांकन, प्रशिक्षण प्रणालियों और GPU कर्नेल पर काम करें; और दूसरे, अंतःविषयी वैज्ञानिक, जो वैज्ञानिक लक्ष्यों को क्रियान्वयन योग्य कार्यों में बदल सकें और AI के परिणामों की वैधता को परख सकें। यह प्रवृत्ति एक बड़े बदलाव को दर्शाती है, जिसमें AI एक सच्चे शोधकर्ता की भूमिका निभाने लगा है—जैसा कि एक चर्चित टिप्पणी में कहा गया कि यह शायद आखिरी फील्ड्स मेडल हो सकता है जो पूरी तरह से मानवीय काम के लिए दिया गया हो। गौरतलब है कि OpenAI और Anthropic ने संयुक्त रूप से AI विकास की गति को समन्वित करने के लिए अंतरराष्ट्रीय तंत्र बनाने की मांग की है, जो AI की स्वयं-सुधार क्षमता और उसे नियंत्रित करने की जरूरत—दोनों की दोहरी सच्चाई को उजागर करता है।