Новостная лента AI от Beating: Компания Deep Principle выпустила научную модель Hydrogen-1.0, обученную на основе GLM-5.3. В ходе научных тестов OpenAI FrontierScience-Research, Hydrogen-1.0 набрала 38.3 балла, что превышает результат GPT-6 Astra (33.3 балла). Оригинальная версия GLM-5.3 получила всего 24.4 балла.

Материалы, использованные для ее обучения, были особенными. Обычно научные статьи представляют только конечные результаты, но для настоящих научных исследований необходимо знать, как был разработан эксперимент, где были допущены ошибки и как следует корректировать дальнейшие шаги. Компания Deep Principle использовала для обучения модели полные записи экспериментов, проводимых в их лаборатории, а также записи всех попыток и изменений, внесенных в процессе.

В ходе демонстрации Hydrogen-1.0 самостоятельно писала код, использовала научное программное обеспечение для моделирования движения молекул пластика. В процессе моделирования она обнаружила ошибку в настройках и самостоятельно ее исправила, а затем продолжила работу и анализ результатов. В другой демонстрации она разработала экспериментальные планы для 12 групп химических реакций и даже обнаружила в виртуальной лаборатории, что в процедуре переноса жидкости был пропущен шаг замены наконечника пипетки, и немедленно внесла изменения в процесс.

Команда также провела серию из пяти раундов отбора новых материалов. В каждом раунде решения о том, какие материалы следует попробовать в следующем раунде, принимались на основе результатов оценки предыдущего раунда. В процессе поиска металлокомплексов с заданными электронными свойствами, модель в конечном итоге нашла кандидаты, которые превзошли GPT-6 Astra и Kimi-K3 по установленным командой критериям.

Веса модели были опубликованы в соответствии с лицензией MIT, но данные лабораторных экспериментов, использованные для обучения, не были обнародованы.