腾讯混元团队于7月21日正式发布Hyra-1.0，这是一款具备递归自我改进能力的智能体，专为性能驱动的科研与工程任务而设计。其底层采用轻量级通用框架Harness，基于“生产者-消费者”异步流水线架构持续迭代，能够根据历史经验自主探索更优方案，并在多个高价值场景中输出可验证的改进成果。

在AI for AI领域，Hyra在NanoChat Autoresearch任务中将Validation BPB压缩至0.9015；在NanoGPT Speedrun中，达到3.28 validation loss仅需76.4秒；在SOL-ExecBench的235个GPU kernel联合优化任务中，Mean SOL达到0.771。这三项成绩均超越此前公开的最佳纪录。

转入AI for Science领域，Hyra同样表现亮眼。在55个数学开放问题中，有29个被其刷新了历史最优结果。更令人关注的是，它从1749至1932年的太阳黑子数据中自主发现了一个预测递推公式，在近一个世纪的样本外预测中，R²达到0.77。在量子计算方面，Hyra设计的路由算法在IBM Q20上相比经典SABRE方案效率提升44.4%。药物设计领域，它生成的PARP1抑制剂候选分子在结合-成药联合评分上甚至超过了已上市药物olaparib。

Hyra的能力并不局限于严肃科研。在AI for Fun场景中，它通过自对弈训练出的黑白棋bot在730个参赛程序中排名第3；还能根据单张2D图像生成可渲染的3D模型；甚至能将单一旋律发展为多乐器、色彩丰富的完整配器。目前Hyra的开源成果已发布在GitHub上。腾讯表示，未来将推动Hyra与新一代Hy模型及产品持续协同进化，同时开放问卷，招募合作者与团队成员。