ИИ-агент от стартапа Inherent обошел модели Anthropic и OpenAI в воспроизведении научных исследований

Лондонская AI-лаборатория Inherent, основанная выпускниками Google DeepMind, заявила, что её ИИ-агент превзошёл более крупные модели от Anthropic и OpenAI при воспроизведении научных исследований.

Inherent, основанная выходцами из Google DeepMind, пока получала относительно мало внимания. Но пока более обеспеченные конкуренты не показали миру ничего конкретного, команда из Лондона начинает делиться тем, что она создаёт.

Всего через несколько недель после выхода из «стелса» с раундом финансирования в 50 миллионов долларов (~4 миллиарда рублей), британский стартап заявляет, что его недавно выпущенный ИИ-агент Faraday превзошёл более крупные и известные модели в конкретной задаче: самостоятельном воспроизведении результатов опубликованных научных работ без предварительного знания ответа.

Это может показаться простым трюком, учитывая гораздо более амбициозную цель Inherent — создание ИИ, способного открывать новые научные знания, а не просто проверять старые результаты. Но воспроизведение статей — это стандартное учебное упражнение и для учёных-людей, — отметил сооснователь и главный научный сотрудник компании Эдвард Хьюз. «Многие аспиранты на самом деле начинают с этого».

Хьюз рассказал TechCrunch, что победа над другими ИИ-системами не была самоцелью; важнее был подход. «Что было для нас наиболее интересно — не столько результат победы над этими фронтирными агентами, который нам, конечно, понравился, а то, как мы строили эту систему».

Вот что должно привлечь внимание инвестора: в сравнении с Claude Opus 4.8 от Anthropic и GPT-5.5 от OpenAI — обе системы фронтирного масштаба — Faraday работает на сравнительно небольшой модели Qwen 3.6 с 27 миллиардами параметров. (Грубо говоря, «параметры» — это показатель размера модели и, как правило, затрат на её обучение.) Планка успеха у Inherent также была выше, чем просто точность. Помимо воспроизведения результатов, компания хотела, чтобы Faraday продемонстрировал «исследовательский вкус» — инстинкт, подсказывающий, какие эксперименты стоит проводить и как их правильно спланировать.

Обучить чему-то столь нематериальному, как вкус, сложно, и здесь на помощь приходит обучение с подкреплением. Это метод тренировки, который вознаграждает ИИ-систему за хорошие результаты, а не предписывает ей правила. Вместо того чтобы обучать агентов в первую очередь на изучении того, как проводится наука, Inherent делает ставку на этот подход, основанный на вознаграждении, полагая, что он лучше обобщится для долгосрочной цели — создания агентов, способных вносить вклад во многие научные области.

«Мы всегда руководствуемся этой путеводной звездой — созданием ИИ-агента-учёного и наделением наших агентов вкусом», — сказал Хьюз. Этот фокус также определил, от чего Inherent отказывается. Вместо разработки собственного инструмента для кодинга компания позволила Faraday использовать OpenAI GPT-5.5 Codex, подобно тому, как учёные используют существующее программное обеспечение, а не создают всё с нуля.

Inherent также старается избегать создания агентов, которые просто говорят пользователям то, что они хотят услышать. Вместо этого, по словам Хьюза, цель смоделирована по образцу его любимого типа коллеги — того, кто возвращается и говорит: «Мне стало любопытно, я провёл эти эксперименты. Что вы думаете об этих результатах?»

Этот дух сотрудничества распространяется и на то, как Inherent работает как компания. Все её сотрудники (около дюжины) работают лично в офисе в Кингс-Кроссе — некогда запущенном районе Лондона, который благодаря присутствию Google DeepMind превратился в один из ведущих мировых центров ИИ. «Мы верим, что Лондон — это то место, где нужно быть», — сказал Хьюз.

Хьюз оптимистично настроен по поводу концентрации талантов в сфере ИИ в Лондоне, но он также присоединился к призывам отменить «садовый отпуск» — практику, распространённую в Великобритании, которая запрещает увольняющимся сотрудникам присоединяться к конкурирующей компании или основывать её в течение нескольких месяцев после ухода. Это ограничение, с которым американские исследователи обычно не сталкиваются, даёт стартапам в США преимущество в найме талантов. «Это моё личное мнение, а не позиция компании, но я столкнулся с проблемой садового отпуска», — рассказал он TechCrunch.

Хьюзу в конечном итоге удалось обойти это ограничение, и он основал Inherent вместе с двумя другими выпускниками DeepMind и четвёртым сооснователем. Стартап не собирается замедляться. Он планирует увеличить штат до «примерно 20–25 человек» к концу года. Учитывая амбиции в области мировых моделей и неопределённость среди сотрудников DeepMind после назначения Демиса Хассабиса на новую роль, кадровая политика Inherent может сделать её привлекательным местом для сотрудников DeepMind, рассматривающих смену работы.

На фото слева направо: сооснователи Inherent Луис Кирш, Калоян Алексиев, Тантум Коллинз и Эдвард Хьюз.