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二 | 该公司表示,其 AI 智能体 Faraday 仅使用规模远小于 Anthropic 和 OpenAI 旗舰模型的模型,就在一项特定任务中取得了更好的表现。
在众多由前 Google DeepMind 员工创办的初创公司中,Inherent 此前获得的关注相对较少。
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三 |

四 | “很多博士生实际上都是从这件事开始的。”Hughes 告诉 TechCrunch,击败其他 AI 系统并不是重点,真正重要的是 Inherent 如何做到这一点。他说:“对我们来说,最有意思的并不是击败那些前沿智能体的结果 —— 当然,我们对此也很高兴,而是我们构建这个系统的方式。”真正值得投资者关注的是,Faraday 在与 Anthropic 的 Claude Opus 4.8 和 OpenAI 的 GPT-5.5 进行比较时,所依赖的却是一个规模小得多的模型 Qwen 3.6,仅拥有 270 亿参数。这两个对手都是规模庞大的前沿 AI 系统。简单来说,“参数”可以作为衡量模型规模的一个指标,通常也与模型的训练成本有关。此外,Inherent 对 Faraday 的成功标准也并不只是准确率。除了复现科学研究结果之外,公司还希望 Faraday 展现出所谓的“研究品味”,也就是能够判断哪些实验值得进行,以及应该如何合理设计这些实验的能力。教会 AI 掌握这种难以量化的“品味”并不容易,这也是强化学习发挥作用的地方。强化学习是一种训练 AI 的方法,它并不是把一套明确的规则直接告诉 AI,而是根据最终结果对 AI 的行为进行奖励,从而让系统逐渐学会采取更有效的行动。

五 | 相比主要通过学习科学研究本身的流程来训练智能体,Inherent 更依赖这种基于奖励的训练方式。公司希望这种方法能够更好地泛化到长期目标,即让 AI 智能体具备参与多个科学领域研究工作的能力。Hughes 表示:“我们始终以打造 AI 科学家智能体、赋予智能体研究品味这一北极星目标为指导。”这一理念也影响了 Inherent 决定不开发哪些产品。例如,公司没有选择自行开发编程工具,而是让 Faraday 使用 OpenAI 的 GPT-5.5 Codex。这与人类科学家的工作方式类似 —— 科学家通常会利用现成的软件工具,而不是把所有工具都从头开发一遍。

六 | Inherent 还试图避免打造那些只会迎合用户、告诉用户想听什么的 AI 智能体。

七 | Hughes 表示,公司希望打造的智能体更像他最喜欢的那类队友:他们会回来告诉你:“我对这个问题产生了兴趣,于是自己去做了这些实验。你觉得这些结果怎么样?”这种协作理念同样体现在 Inherent 的公司运营方式上。目前公司约有 12 名员工,全部在伦敦国王十字区的一间办公室里线下办公。国王十字区曾经是一个较为破败的伦敦街区,但随着 Google DeepMind 在当地的发展,如今已经成为全球最重要的 AI 创新中心之一。Hughes 表示:“我们相信,伦敦就是最适合发展的地方。”Hughes 对伦敦高度密集的 AI 人才资源非常看好,但与此同时,他也加入了要求英国取消“竞业休假”(garden leave)制度的呼声。所谓“竞业休假”,是英国职场中较为常见的一种做法。员工离职后,公司可以要求他们在数个月内不得加入竞争对手或创办竞争企业。美国研究人员通常不会受到类似限制,这也让美国初创公司在招聘那些刚刚离开上一份工作的 AI 人才时拥有一定的先发优势。Hughes 告诉 TechCrunch:“这是我个人的看法,并不代表公司的立场,但我确实受到过竞业休假的影响。”最终,Hughes 找到了绕开这一限制的方法,并与另外两名前 DeepMind 员工以及第四位联合创始人共同创办了 Inherent。

八 | 而这家初创公司目前也没有放缓发展的迹象。Inherent 计划在今年年底前将员工人数扩大至“大约 20 至 25 人”。考虑到公司同样在布局世界模型,再加上 Demis Hassabis 出任新职后,一些 DeepMind 员工的未来去向出现不确定性,Inherent 正在进行的大规模招聘,或许会让它成为考虑离开 DeepMind 的员工颇具吸引力的新去处。
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