야오 슌유, 텐센트 Hunyuan AI4S 팀 채용 중... 50년 된 수학 문제 해결

저명한 AI 연구자 야오순위(Yao Shunyu)가 텐센트(Tencent) 훈위안(Hunyuan) AI4S 팀을 위해 직접 채용에 나섰다. 그는 상세한 채용 공고 대신, 연구 성과 하나를 곁들인 짧은 메시지를 게시했다. 자체 개발한 에이전트 Hyra가 수학계의 50년 묵은 미해결 문제에서 새로운 최고 기록을 세웠다는 내용이었다. Hy3 모델(총 파라미터 2,950억 개, 활성 파라미터 210억 개)을 기반으로 구축된 Hyra는 정수 집합의 합과 차에 관한 문제에서 상한값이 임의로 가까워질 수 있음을 증명하는 구성법을 찾아냈다. 이 에이전트는 먼저 더 나은 결과를 탐색한 뒤 자연어로 전환해 수학적 구성과 증명을 제시했으며, 약 24시간 동안 실행되었다. 연구팀은 이를 독립적으로 검증한 후 정리 증명 보조 도구인 Lean 4로 형식화했다. 초기 AI4S 테스트에서 Hyra-1.0은 수학, 천문학, 양자 컴퓨팅, 신약 설계 전 분야에 걸쳐 인상적인 성과를 냈다. 미해결 문제 55개 중 29개를 해결했고, 흑점 데이터로부터 예측 공식을 발견했으며(결정계수 R²=0.77), 양자 라우팅 알고리즘을 44.4% 개선했고, PARP1 후보 분자를 생성해냈다. 연구팀의 목표는 AI 연구의 완전 자동화, 즉 AI가 가설을 제안하고 실험을 수행하며 반복 개선까지 스스로 해내는 체계를 구축하는 것이다. 이를 위해 팀은 에이전트 아키텍처, 강화학습(RL), 컨텍스트 학습, 평가, 훈련 시스템, GPU 커널 분야의 AI 연구자와, 과학적 목표를 실행 가능한 작업으로 변환하고 AI 결과물의 타당성을 판단할 수 있는 다학제 과학자를 함께 찾고 있다. 이러한 흐름은 AI가 진정한 연구자로 거듭나고 있는 더 큰 전환을 보여준다. 이번이 순수하게 인간의 힘만으로 이뤄낸 마지막 필즈상 수상 업적이 될지도 모른다는 화제성 댓글이 이를 잘 보여준다. 한편 OpenAI와 Anthropic이 공동으로 AI 개발 속도를 조율할 국제적 메커니즘을 요구하고 나선 점도 주목할 만하다. 이는 AI의 자기 개선이라는 현실과 그에 대한 통제 필요성이라는 이중적 상황을 여실히 드러낸다.