该仓库收集了Hyra(混元研究智能体)在科学、数学、工程和创意设计领域的多个开放问题中产生的具体解决方案及可复现脚本,大部分结果超越了此前的最佳公开成果。

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7

开放 Issue

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开源协议

NOASSERTION

最近更新

2026-07-27

AI 仓库情报摘要
FR-AI / ANALYSIS

为什么值得关注

它展示了一个研究智能体在多个多样化基准(AI4AI、AI4Science 和创意 AI4Fun 任务)上超越先前最优水平的能力,并提供可复现的工件,便于社区验证和在此基础上继续改进。

适合谁使用

  • 评估自主研究智能体的人工智能研究人员
  • 寻找特定开放问题改进方案的科学家和数学家
  • 关注可复现基准测试的机器学习工程师
  • 对 AI 生成的创意设计(游戏、音乐、3D 模型)感兴趣的爱好者

典型使用场景

  • 将研究智能体的性能与人工设计的基线进行基准对比
  • 复现自相关常数、堆叠记录、符号预测等任务的最新成果
  • 将 Hyra 的解决方案作为起点,在持续更新的排行榜上进行进一步优化
  • 研究 AI 生成的创意作品,如黑白棋机器人、音乐编曲和程序化 3D 模型

项目优势

  • 在 AI4AI 和 AI4Science 的 12 个比较任务中有 11 个超越了此前最佳公开结果
  • 覆盖广泛领域(AI 研究、物理、组合数学、药物对接、量子计算、创意设计),展现了多功能性
  • 提供自包含的脚本和最终解决方案工件,确保可复现性和可验证性
  • 包含引人注目的创意演示(如 AlphaZero 风格黑白棋机器人、音乐编曲、3D 模型),展示了智能体超越纯优化的能力

使用前须知

  • 结果截至 2026-07-10,后续排行榜条目可能已经利用 Hyra 的解决方案进一步改进
  • 仓库仅包含输出工件,不包含 Hyra 智能体本身,用户无法直接运行或修改其行为
  • 部分任务(如 AI4Fun)缺乏量化比较,难以客观评估智能体的创意性能

README 快速开始

Hyra Results

Companion artifacts for Hyra: Hnyuan Research Agent.

This repository collects concrete solutions that Hyra produced across a range of open problems in science, mathematics, engineering, and creative design, released alongside the Hyra launch post. Each folder holds the final solution artifact and, where relevant, the self-contained scripts that reproduce it.

📝 Launch post: hy.tencent.com/research/hyra

Results

Each row compares the best prior published result (Prev best, from the cited system or leaderboard) against Hyra. Arrows mark the better direction (↓ lower is better, ↑ higher is better); the Hyra-winning value is in bold.

TrackTaskMetricPrev bestHyra
AI4AInanochat_autoresearchval BPB ↓0.9109 e0.9015
nanogpt_speedrunwall-clock ↓77.5 s e76.4 s
sol_execbenchscore ↑0.754 e0.771
AI4Scienceautocorrelation_firstC₁ ↓1.502870 a1.502850
autocorrelation_secondR ↑0.962694 b0.962901
erdos_min_overlapC₅ ↓0.380868 b0.380859
sums_diffsC(A) ↑1.14489 b1.21079
packing_recordsrecords brokenn/a f100
smallest_adderparams ↓36 c15
parp1_dockingobjective ↓−9.77 d−10.60
qubit_routingCNOTs added ↓269,037 b258,369
sunspot_symbolicforecast R² ↑0.47 g0.78

Prev-best sources.

  • a TTT-Discover: Learning to Discover at Test Time (arXiv:2601.16175).
  • b SimpleTES: Evaluation-driven Scaling for Scientific Discovery (arXiv:2604.19341).
  • c AdderBoard trained-weights leaderboard (github.com/anadim/AdderBoard).
  • d Olaparib, an approved PARP1 inhibitor (drug baseline).
  • e Recursive: *First Steps Toward Automated AI

项目描述

Research artifacts from Hyra (/ˈhaɪ.rɑː/)

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