DeepMind创业公司推出AI智能体，超越业界巨头
伦敦AI实验室Inherent的突破性成果
一家由Google DeepMind前员工创立的伦敦AI实验室Inherent宣布，其新开发的AI智能体在科研论文成果复制任务中，成功超越了Anthropic和OpenAI等巨头公司开发的更大规模模型。
低调但高效的创新者
在众多由DeepMind前员工创办的初创公司中，Inherent相对而言获得的关注不多。然而，尽管资金更充裕的竞争对手尚未展示任何实质性的成果，这家位于伦敦的团队已经开始分享他们所构建的技术。
在完成5000万美元种子轮融资、结束隐身模式仅几周后，这家英国初创公司表示，其最新发布的AI智能体Faraday，在独立复制已发表科学论文结论方面，表现优于规模更大、更知名的模型，且无需事先被告知答案。
超越简单的复制任务
虽然实现论文复制只是Inherent宏大目标的一小步——其最终目标是构建能够发现新科学知识而不仅仅是验证已有结果的AI，但联合创始人兼首席科学家Edward Hughes表示，论文复制也是人类科学家的标准训练环节。
“许多博士生实际上也是从这项工作开始的，”Hughes说道。
小模型大能量
在向TechCrunch透露时，Hughes强调，他们的重点不在于击败其他AI系统，而在于实现这一目标的方式。
最引人注目的是，在与Anthropic的Claude Opus 4.8和OpenAI的GPT-5.5等规模大得多、处于前沿水平的系统相比时，Faraday运行在一个名为Qwen 3.6的相对小型模型上，该模型仅有270亿个参数（大致而言，”参数”是模型规模及其训练成本的一种代理指标）。
Inherent的成功标准不仅仅是准确性，它还希望Faraday能够展示出”研究品味”——即判断哪些实验值得进行以及如何良好设计实验的直觉。
强化学习的应用
教授像品味这样难以捉摸的能力很困难，这正是强化学习发挥作用的地方。这种训练方法通过奖励AI系统良好的结果，而不是为其遵循的规则制定明确说明。
Inherent不主要依靠研究科学如何进行的训练，而是采用这种基于奖励的方法，他们相信这种方法能更好地推广到其长期目标——开发能够贡献于多个科学领域的智能体。
“我们始终以构建AI科学家智能体并赋予我们的智能体品味为指引，”Hughes表示。
协作而非迎合
这一理念也影响了Inherent不开发的内容。该公司没有开发自己的编码工具，而是让Faraday使用OpenAI的GPT-5.5 Codex，这模仿了人类科学家依赖现有软件而非一切从头构建的方式。
Inherent还努力避免开发那些仅仅告诉用户他们想听的内容的智能体。相反，Hughes表示，其目标是模仿他最喜欢的队友类型——那种会说：”我对这个问题感到好奇，我去做了这些实验，您对这些结果有什么看法？”的类型。
伦敦作为AI中心
这种协作理念也延伸到了Inherent作为公司的运营方式。其所有12名员工都在国王十字街的办公室面对面工作——这个曾经破败的伦敦街区因Google DeepMind的入驻而发展成为世界顶级AI中心之一。
“我们相信伦敦是理想之地，”Hughes表示。
人才流动的挑战
Hughes对伦敦AI人才的密度持乐观态度，但他也加入了呼吁结束”花园休假”政策的行列——这是一种在英国常见的做法，禁止离职员工在辞职后数月内加入或创办竞争对手公司。美国研究人员通常不面临这种限制，这使美国初创公司在招聘离职人才方面具有优势。
“这只是个人观点而非公司立场，但我曾受到花园休假问题的影响，”他告诉TechCrunch。
未来发展
Hughes最终克服了这一限制，与其他两位DeepMind前员工和第四位联合创始人共同创立了Inherent。这家初创公司也没有放缓发展步伐，计划在今年年底将员工人数增加到”约20至25人”。
考虑到其在世界模型方面的雄心，以及Demis Hassabis新角色使一些DeepMind员工感到不安，Inherent的人才招聘可能会使其成为考虑跳槽的DeepMind员工的一个有吸引力的选择。
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