【重要】智譜GLM-5.3が科学者によって実験室で特別トレーニングを受け、科学研究ベンチマークでGPT-6Astraを逆転した

動察 Beating AI 速報、Deep Principle（深度原理）が科学研究モデル Hydrogen-1.0 を発表、智譜 GLM-5.3 に基づいて訓練された。OpenAI の FrontierScience-Research 科学研究テストにおいて、Hydrogen-1.0 は 38.3 点を獲得し、GPT-6 Astra の 33.3 点を上回った。オリジナルの GLM-5.3 はわずか 24.4 点だった。

その訓練材料は非常に特別だ。科学論文は通常最終成果のみを提示するが、実際に科学研究を行うには、実験をどう設計するか、どこで誤りが生じたか、次にどう調整すべきかを知る必要がある。Deep Principle は自社ラボの完全な実験記録、および試行錯誤と修正の過程をモデルの訓練に用いた。

実際のデモでは、Hydrogen-1.0 は自らコードを書き、科学研究ソフトウェアを呼び出してプラスチック分子の運動をシミュレーションできる。途中でシミュレーション設定の誤りに気づくと、自ら修正し、その後実行と結果分析を続ける。別のデモでは、12 組の化学反応の実験計画を策定し、仮想実験室でピペッティング操作がチップ交換のステップを省略していることを発見すると、直ちにプロセスを修正した。

チームはさらに、5 ラウンド連続の新材料スクリーニングを行わせた。各ラウンドでは前ラウンドの評価結果に基づいて次のラウンドで何を試すかを決定する。目標とする電子特性を持つ金属錯体を探索する際、最終的に見つけた候補材料は、チームが設定した指標において GPT-6 Astra と Kimi-K3 を上回った。

モデルの重みは MIT ライセンスの下で公開されているが、訓練に使用した実験室データは公開されていない。