Штучний інтелект Inherent обійшов конкурентів у відтворенні досліджень
Компанія Inherent, лондонська лабораторія ШІ, заснована колишніми співробітниками Google DeepMind, стверджує, що її агент ШІ перевершив значно більші моделі від Anthropic та OpenAI, використовуючи при цьому крихітну частку їхнього розміру.
З усіх стартапів, заснованих колишніми співробітниками Google DeepMind, Inherent отримувала відносно мало уваги. Але поки більш фінансовані конкуренти ще не показали світові нічого конкретного, лондонська команда починає ділитися тим, над чим вони працювали.
Лише через кілька тижнів після виходу з тіні з початковим раундом фінансування на 50 мільйонів доларів, британський стартап заявив, що його нещодавно випущений агент ШІ Faraday перевершив більші, відоміші моделі у конкретному завданні: самостійному відтворенні результатів опублікованих наукових робіт без попереднього знання відповіді.
Це може здатися лише трюком, враховуючи набагато амбітнішу мету Inherent — створення ШІ, який може відкривати нові наукові знання, а не просто перевіряти старі результати. Але відтворення робіт є стандартною тренувальною вправою і для людей-вчених, зазначив співзасновник та головний науковий співробітник Едвард Г’юз. “Багато аспірантів фактично починають з цього”.
Перемога над іншими системами ШІ в цьому завданні не була головною метою, сказав Г’юз TechCrunch; цікавим було те, як вони цього досягли. “Найцікавішим для нас був не стільки результат обігнати ці передові агенти — що, звісно, нам сподобалося — скільки сам спосіб, у який ми це зробили”.
Ось частина, яка має зацікавити інвесторів: порівняно з Claude Opus 4.8 від Anthropic та GPT-5.5 від OpenAI — обома значно більшими системами на передовому рівні — Faraday працює на порівняно крихітній моделі Qwen 3.6, яка має лише 27 мільярдів параметрів. (Грубо кажучи, “параметри” є показником розміру моделі і, як правило, її витрат на навчання.) Критерії успіху Inherent також були вищими, ніж просто точність. Крім відтворення результатів, вони хотіли, щоб Faraday продемонстрував “науковий смак” — інтуїцію щодо того, які експерименти варто проводити і як їх добре спланувати.
Навчити чомусь такому невловимому, як смак, важко, і тут на допомогу приходить навчання з підкріпленням. Це метод навчання, який винагороджує систему ШІ за хороші результати, а не диктує їй правила. Замість того, щоб тренувати своїх агентів в основному на вивченні того, як проводиться наука, Inherent покладається на цей підхід, заснований на винагороді, сподіваючись, що він краще узагальниться до їхньої довгострокової мети — агентів, здатних зробити внесок у багатьох наукових галузях.
“Нас завжди веде до цієї зірки наш головний орієнтир — створення агента-вченого ШІ та наділення наших агентів смаком”, — сказав Г’юз. Цей фокус також вплинув на те, чого Inherent вирішує не створювати. Замість того, щоб розробляти власний інструмент для кодування, вони дозволили Faraday використовувати GPT-5.5 Codex від OpenAI, подібно до того, як вчені покладаються на існуюче програмне забезпечення, а не створюють усе самостійно, за даними компанії.
Inherent також намагається уникати створення агентів, які просто говорять користувачам те, що вони хочуть почути. Натомість, сказав Г’юз, мета моделюється на його улюбленому типі колеги — тому, хто приходить і каже: “Мені стало цікаво ось що, і я пішов і провів ці експерименти. Що ви думаєте про ці результати?”.
Цей командний дух поширюється і на те, як Inherent працює як компанія. Її десяток співробітників працюють разом в офісі в Кінгс-Крос — колись занедбаному районі Лондона, який завдяки присутності Google DeepMind перетворився на один з провідних центрів ШІ у світі. “Ми віримо, що Лондон — це місце, де потрібно бути”, — сказав Г’юз.
Г’юз оптимістично дивиться на щільність талановитих фахівців з ШІ в Лондоні, але він також приєднався до закликів припинити практику “садового відпуску” (garden leave) — поширену у Великій Британії практику, яка забороняє звільненим співробітникам приєднуватися до конкурентів або засновувати власні компанії протягом кількох місяців після звільнення. Це обмеження, з яким американські дослідники зазвичай не стикаються, даючи американським стартапам перевагу в наймі karyawan, які пішли з попереднього місця роботи. “Це особиста думка, а не думка компанії, але на мене вплинула проблема садового відпуску”, — сказав він TechCrunch.
Г’юз зрештою подолав це обмеження і заснував Inherent разом із двома іншими колишніми співробітниками DeepMind та четвертим співзасновником. Стартап також не сповільнюється. Компанія планує збільшити кількість співробітників до “приблизно 20-25” до кінця року. Враховуючи амбіції компанії щодо світових моделей, а також нову роль Деміса Хассабіса, яка викликає деяке занепокоєння у співробітників DeepMind, зусилля Inherent з найму можуть зробити її привабливим місцем для тих, хто з DeepMind розглядає можливість переїзду.
Дізнатися більше на: techcrunch.com