鬼吹灯之牧野诡事

下班后来AI夜校充电_我的网站

一 |       8月4日晚7点，位于北京市海淀区AI原点社区的原点学堂，一堂关于“AI时代，内容如何被记住、被保存、被转发”的夜校课程准时开始。

二 |     专注AIGC技术的专业社区，关注大语言模型（LLM）的发展和应用落地，聚焦LLM及AI技术的市场研究和开发者生态，欢迎关注！               递归自我改进与自动化研究正成为 AI 领域最活跃的前沿问题。

三 | Agent 们正在开放式科学发现里超过人类。         Google DeepMind 的 AlphaEvolve 把 4×4 复数矩阵乘法压到 48 次标量乘法，Together AI 用一群 Agent 把 11 维 kissing number 下界从 593 推到 604，Karpathy 的 autoresearch 给了极简自动训练研究框架。         腾讯混元刚刚发布了首个 AI 科学家 Hyra（Hunyuan Research Agent，混元研究 Agent），定位是能递归自我改进的研究型 Agent。原本按照30人规模准备的课堂，来了60多名学员，还有人专程从天津赶来。座位很快坐满，工作人员只得临时搬来椅子。         它用一套极简脚手架，跑通了十多个自我改进和自动化研究场景里的真实任务。         Hyra 把智能和算力换成可验证的成果，AI for AI、AI for Science、AI for Fun 三条线都有具体产出，部分数学题和 GPU 内核优化还刷新了业内已知最好成绩。  一张张大方桌旁，八九个人围坐在一起。有人听老师讲解，有人打开电脑现场操作，有人不时与身边的同行交流。这里没有传统课堂的拘谨，大家边学边做、边做边聊。         Hyra 长什么样          Hyra 的设计哲学来自 Rich Sutton 那篇经典的 The Bitter Lesson（苦涩的教训），框架尽量轻，给 Agent 留足动作空间。         拿到一个任务描述，Hyra 会跑一个持续循环，从过往经验里找灵感，迭代出更好的方案。来到这里的，有企业员工、创业者，也有正在寻找创业方向的年轻人。经验包括执行日志、评估器反馈、源代码、之前方案留下的工件。循环一直跑，直到 Agent 自己决定停下或者算力预算耗尽，最后交回最优解。         上图是 Hyra Harness 的核心循环。他们利用下班后的时间来到社区，给自己“充电”。Context Agent 维护经验库，不断往任务队列里加新的灵感上下文。

四 |   已经参加过几次AI夜校学习的林洁，就是其中一员。

五 | 林洁是“灵楠阁”品牌主理人，曾有大厂工作经历，如今创办一家年轻的金丝楠品牌，专注新中式首饰和中式礼品，办公地点就在AI原点社区4楼。多个 Proposal Agent 从队列取灵感，写出更好的方案。这一次，她来学习AI视频制作，是希望借助AI带来的新思维和新工具，让金丝楠木等传统文化元素以更贴近当代生活的方式进入年轻人的视野。每个方案以 solve.sh 为入口，在隔离沙箱里跑一遍拿到分数，再把工件交回经验库。  “无论是做品牌内容，还是进行传统营销，都需要借助AI等新手段去传播。

六 | ”林洁说，自己的目标客户以年轻人为主，课程中学到的一些方法，可以帮助她更好地服务目标客户。         具体看，Context Agent（上下文 Agent）维护一个 Experience Bank（经验库，简称 EB），记录所有方案和评估结果，再把 EB 里的素材合成为 Inspiration（灵感）丢进任务队列。在她看来，夜校的价值并不只是“听一堂课”。每个灵感是一坨上下文，可能含代码、文件、工件、日志，把探索过程里学到的东西打包传递下去。         多个 Proposal Agent（提案 Agent）从任务队列拿灵感，反思后写出一个新方案，落到 solution/ 目录里，入口是 solve.sh。

七 | 方案在隔离沙箱里跑一遍，拿到分数，再把结果送回 EB。         整个系统是异步的生产者-消费者管线。

八 | Context Agent 持续填灵感，提案 Agent 消费队列，方案在沙箱跑评估后回传 EB。

九 | “这里的课程更有针对性，而且有面对面的交流，可以建立连接、认识有效的人脉，也可能有一些意想不到的启发。”林洁说。  在原点学堂，夜校课程内容从AI技术前沿、产品设计，到财务管理、法律法规，覆盖创业全周期所需的知识和技能。信号量控制并发，让方案质量随时间稳定提升。         任务连评估器都没有时，Hyra 会升级成双层循环。从“星期二AI自习”到科技脱口秀，再到项目路演，不同形式的活动，让这里既有课堂，也有交流和实践的空间。先从任务描述生成一个初始评估器，内层循环拿它反复改进方案。

十 |   参与授课的宋爽今年40岁，是优果儿视觉品牌创始人。在他看来，能够来到夜校的人，本身就具有较强的主动学习意识。         内层结束后，Hyra 用 EB 里攒下的经验去改评估器，让评估代码更高效，降低 reward hacking（奖励作弊）风险，加上更细颗粒度的反馈。“很多学员其实并不是技术小白，而是来自各行各业、有一定经验的从业者。”宋爽说，原点学堂并不只是一个传授知识的课堂，更像一个“能量场”——大家在这里学习新工具，也交流各自的行业经验，在真实的工作和创业场景中寻找AI的应用方式。  夜校连接的并不只是“老师”和“学生”，也连接着技术、需求、项目和人。下一轮用升级后的评估器重开。         举个具体例子。

十一 | 任务是设计一个世界冠军级别的国际象棋 AI，初始评估器可能用随机生成的对手群搞 Elo 评级。  “这里不只是传授知识，更重要的是应用落地、资源互换、商机共创。循环跑下去，那些随机对手会被 EB 里记录的更强 AI 替掉，评估器和方案一起往上进化。         AI 训 AI，跑赢同行          基础模型研发本身有大量可执行、可评估、可迭代的研究环，是 Research Agent 最天然的应用场景。训练配方、数据策略、训练和推理系统、底层 kernel、评估框架，都需要研究员提假设、写代码、跑实验、看反馈再改。”25岁的李嘉赫是一名年轻创业者。此前，他曾参与过多项大型央国企数字化升级项目。如今，他正为下一阶段创业积累经验。

十二 | Research Agent 能把每次成功和失败都变成可复用经验，迭代速度远超人工。“创业以后，时间非常紧张，所以想抓紧时间学习。         Hyra 在 Recursive 公开的三个任务上做了对比测试，NanoChat Autoresearch、NanoGPT Speedrun、SOL-ExecBench，分别对应固定预算训练、训练加速、GPU kernel 优化。”李嘉赫说，一人公司需要渠道去宣传自己。目前还处于寻找项目阶段的他，希望通过自己的技术能力解决更多工作和生活中的实际问题。沿用 Recursive 的任务定义、评估协议和初始方案，公平较量。         三个任务都跑赢 Recursive。注意几个任务已经被研究社区反复打磨过，基线本身已经很强。

十三 |   AI原点社区是北京市海淀区打造的人工智能创新街区核心区域。周边高校和科研机构密集，聚集着大量科技人才和创新资源，目前已有300余家AI企业入驻。         NanoChat 上，Hyra 要在固定预算里平衡模型架构、优化器设计、学习率策略、数据流和执行效率，最后把 Validation BPB 压到 0.9015。从创业指导、人才服务到投融资服务，社区为AI创业企业提供全生命周期服务。         NanoGPT Speedrun 是社区精修过的加速榜，提升空间很小，Hyra 把达到 3.28 验证损失的时间从 77.5 秒压到 76.4 秒。同时，AI原点社区还是北京市首批大模型生态服务站之一，围绕政策、资金、算力、人才等企业发展需求提供服务。  在这样的创新街区里，为什么还要专门办一个“夜校”？“这里不仅是企业孵化器，更是一个开放共享的创新社区。”原点社区品牌总监韩雅奇说。在她看来，AI原点社区最重要的价值不是提供办公空间，而是构建起一个让创新要素自由流动的生态系统。这也决定了夜校的课程并不是固定不变的“知识清单”。  “一方面，原点学堂通过系统性培训，帮助AI创业公司创始人建立商业化思维，推动他们从技术负责人向CEO转变；另一方面，作为人工智能应用学院，学堂也希望让更多普通人学会使用AI工具，提高工作效率，寻找新的职业可能。         SOL-ExecBench 上，Hyra 联合优化 235 个 GPU kernel 的真实负载，Mean SOL 做到 0.771。

十四 |          三个任务覆盖训练算法、训练系统、底层 kernel，同一套研究环能跨不同反馈环境继续产出可执行、可验证的改进。         搜索越强，评估器越早被钻空子。”韩雅奇说，除了常规夜校课程，原点学堂还针对职场人士推出办公效率提升训练营，面向传统企业家开展AI时代商业破局等课程。  宋爽认为，与传统培训不同，AI夜校面对的是一个变化很快、需求也更加多元的领域。         NanoChat 里有个方案把因果语言模型改成接近双向注意力的结构，让未来 token 提前泄露，BPB 假性变低。SOL-ExecBench 里有个方案在正确性检查时缓存输出，在计时阶段跑空 kernel，分数好看但没真正解题。         光优化最终分数不够，评估本身必须进研究环。有人希望提高办公效率，有人希望用AI做内容、拓展业务，有人希望寻找创业机会，也有人希望借助AI寻找“第二职业”。课程是入口，人与人的交流是延伸，项目和资源的连接则可能发生在课堂之外。

十五 |   AI夜校的火热，折射出AI加速进入各行各业后，人才需求正在发生的变化。北京市经济和信息化局局长姜广智表示，根据相关调研，北京市AI相关岗位需求三年累计增加3.55倍。方案搜索越强，评估器和验证管线得跟着进化，才能把真进步和 reward hacking 区分开。         AI for AI 还有一个隐性闭环。强 Research Agent 加速模型、训练系统、基础设施的研发，更扎实的 AI 系统反过来又把下一代 Research Agent 推得更强。         科学难题上的新答案          数学这块，Hyra 收集了 55 个开放数学问题，来自 EinsteinArena 和 Erich's Packing Center 等来源，很多几十年没动过。Hyra 在其中 29 个上拿到了新的最优已知结果。据悉，AI原点社区已纳入北京市首批人工智能创新街区。

十六 | 目前，北京正打造以海淀为核心的“一核多点”布局，力争未来两年使各创新街区成为北京人工智能发展的核心引擎、全国人工智能创新地标。

十七 |          它还会从实验数据里挖规律。

十八 | （记者 杨学聪 韩秉志）。

十九 | 给它 1749 到 1932 年的月度太阳黑子数据，Hyra 找到了一个能预测黑子数的递推关系，在 1932 到 2026 年近一个世纪的样本外数据上 R² 达到 0.77。

|          同样思路可以分析 AI 模型训练日志，挖出 scaling law（缩放定律），反过来指导训练配方设计。         除了挖规律，Hyra 还能直接设计科学和工程工件。三个代表性例子。         第一个是超小 Transformer。

| Hyra 设计了一个只有 15 个可训练参数的 Transformer，能做两个 10 位数相加。

| 比 AdderBoard 上 36 个参数的公开纪录少 58.3%。

| Hyra 能在严格资源约束下联合搜索模型架构和计算机制，对研究神经网络极限和模型压缩有参考价值。         第二个是量子计算里的 qubit routing（量子比特路由）。逻辑量子比特要映射到物理芯片上有限的耦合拓扑，非相邻比特之间的操作通常需要插入 SWAP 门，带来双比特门开销和噪声。         Hyra 设计的路由算法在 IBM Q20 上比经典 SABRE 方法提升 44.4%。同一个 24-CX 路由窗口里，SABRE 插了 15 个 SWAP，Hyra 一个没用，把 CX 等价双比特门从 69 个压到 24 个，降幅 65.2%。双比特门少，执行时间短，累积误差也小。         第三个是药物设计。PARP1 是 DNA 损伤修复里的关键酶，和同源重组修复缺陷的肿瘤细胞有合成致死效应，是精准肿瘤学里的热门靶点。Hyra 拿到 PARP1 结合口袋，生成有稳定结合的类药候选分子。从布洛芬出发，Hyra 设计出一个得分 -10.60 的分子，超过了已上市 PARP 抑制剂 olaparib（奥拉帕利）的 -9.77，综合了对接打分和类药性。         还能玩出点花来          除了搞模型和搞科学，Hyra 在游戏、设计、内容创作等开放域也能玩。这类任务通常没有唯一正确答案，靠自对弈、自评估、用户反馈不断打磨策略和工件。

|          第一个是黑白棋（Othello）机器人。Hyra 通过自对弈不断改进。评估器搞双循环赛，新候选方案和 EB 里高分机器人对战，按 Elo 保留前 k 名，对手池越来越强。策略从 minimax 搜索进化成 AlphaZero 风格 PUCT 加 MCTS 的混合打法。最终机器人在 Botzone 平台 730 个参赛作品里排第三，对手大多是北大计算机系学生。         第二个是从单张 2D 参考图生成 3D 结构。VLM（视觉语言模型）当评委，按剪影、比例、结构完整性、材质、视觉相似度打分。Hyra 反复修改建模代码和渲染参数，多轮探索后产出的模型比 Claude Code 的 Goal 模式更接近参考图，也更符合人类审美偏好。

|          第三个是给一段旋律做多乐器编曲。内层循环用规则评估器检查和声、和弦进行、节奏密度、音区冲突等指标。

| 外层循环根据用户反馈调整评估器，慢慢学到那些很难事先形式化的偏好。7 轮迭代下来，同一段旋律从保守的、像赞美诗一样的四声部编配，长成有减和弦、六和弦、灵活节奏和丰富配器的多乐器版本。         反馈来自对手、视觉模型或真实用户时，Hyra 也能把模糊目标转成可迭代搜索的过程。

| 评估标准跟不上的时候，求解器和评估器在双层循环里一起进化。         Hyra 团队自己也说，目前这些 demo 还只是初步成果。下一步要做的是定义更有价值、有持续改进空间的任务。除了公开榜单，腾讯的产品系统、真实 AI 研发流水线、科学和工业场景，都可以变成可执行、可验证、有清晰反馈的问题。这样能跑起来 scaffold–data–model 三者的循环进化。         更好的脚手架催生更强的模型，更强的模型反过来又把脚手架和发现推到新高度。未来几代 Hy 模型甚至一些腾讯产品，都会和 Hyra 一起协同进化。         参考资料：          https://hy.tencent.com/research/hyra。

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Published on:19:51:00