姚顺雨为腾讯混元AI4S招人：自研智能体Hyra攻克50年数学难题

量子位报道，姚顺雨亲自下场给腾讯混元招人，这次瞄准的是AI for Science（以下简称AI4S）方向。没有详细的JD，只有一句「混元AI4S正在招人了 :)」和一张图。

这张图是一张科研成绩单：腾讯混元AI把一个困扰数学家约50年、长期没有取得突破的开放问题，用自研智能体Hyra推进到了新的最好结果。潜台词很明确——我们的AI已经开始自己搞科研了，现在需要更多人来扩大战果。

这个难题属于加法组合学：给你一组整数，任意挑出两个做加法，可以得到多少种不同答案？把加法换成减法，又能得到多少种？此前的数学理论已划出一条上限——加法结果的增长速度最多接近减法结果的平方，但数学家争论了50多年：这条上限究竟只是一个宽松估计，还是确实可以无限逼近？

半个多世纪里，数学家不断设计新的数字集合尝试逼近这条上限：1969年的结果约为1.0290，1973年提高到1.0598，2013年又推进至1.1259；近一年来，多项AI辅助搜索将纪录提高到1.1449，Codex在有人类引导的实验中进一步做到了1.2851。

而基于本月开源的Hy3模型（总参数295B、激活参数21B），Hyra找到了一套可以不断扩展的数字构造，并证明随着集合规模增大，结果能够无限接近理论上限2——也就是说，那条看似遥不可及的上限，真的可以无限逼近。

混元官方强调，这不是一次单纯的暴力搜索：Hyra先在有限范围内试出了更好的结果，随后转向用自然语言提出数学构造和论证，经过约24小时运行找到了论文的核心思路；研究团队随后独立检查并整理出完整证明，还给出了一份Lean 4形式化证明，让计算机逐步核验推导过程。

从发现线索、提出构造，到给出能够验证的完整证明，Hyra已经不只是帮数学家搜答案，而是开始参与真正的数学研究。这背后是腾讯混元几天前推出的研究智能体Hyra-1.0，它在首批AI4S测试中闯进了数学、天文、量子计算和药物设计等多个领域。

招聘意图也随之清晰：一方面，Hyra-1.0负责搭建科研循环，Hy3提供核心模型能力，Agent架构、强化学习、上下文学习、自动评估、训练系统和GPU kernel等方向人才都是刚需；另一方面，混元还需要既懂AI、又懂具体科学问题的交叉型人才。去年，腾讯混元大模型团队就曾招聘大模型数据实习生，方向直接写明物化生，要求物理、化学或生物专业背景。

放在整个行业里看，这并非孤立事件：今年菲尔兹奖相关讨论中有一句热评——这可能是最后一届纯人类成果获得菲尔兹奖了。AI正从辅助工具，进化为真正的研究者。接下来值得关注的是，Hyra能否在其他学科复现类似突破，以及这支「人机科研队伍」会把科学研究推进到什么程度。