Стартап Inherent из Лондона заявил, что его ИИ-агент Faraday обошёл Claude и GPT в воспроизведении исследований

Лондонская лаборатория ИИ Inherent, основанная выходцами из Google DeepMind, заявляет, что её агент превзошёл гораздо более крупные модели Anthropic и OpenAI, используя лишь долю их размера.

Среди всех стартапов, запущенных выпускниками Google DeepMind, Inherent привлекал сравнительно мало внимания. Но пока более обеспеченные конкуренты не показали миру ничего конкретного, лондонская команда начинает делиться тем, что строит.

Всего через несколько недель после выхода из стелса с раундом посевного финансирования в $50 млн британский стартап заявляет: его недавно выпущенный ИИ-агент Faraday превзошёл более крупные и известные модели в конкретной задаче — самостоятельном воспроизведении результатов опубликованных научных работ без подсказки ответа заранее.

Это может звучать как просто трюк, учитывая куда более амбициозную цель Inherent — создание ИИ, способного открывать новые научные знания, а не только проверять старые результаты. Но воспроизведение статей — стандартное тренировочное упражнение и для учёных-людей, отметил сооснователь и главный научный сотрудник Эдвард Хьюз: «Многие аспиранты на самом деле начинают именно с этого».

Победа над другими ИИ-системами в этой задаче не была самоцелью, рассказал Хьюз TechCrunch; важно было то, как они к этому пришли. «Нам было интересно не столько превзойти эти фронтирные агенты — что нам, конечно, понравилось, — сколько сам способ, которым мы строили это».

Вот часть, которая должна привлечь внимание инвестора: если сравнивать с Anthropic Claude Opus 4.8 и OpenAI GPT-5.5 — обе модели гораздо крупнее, фронтирного масштаба, — Faraday работает на сравнительно небольшой модели Qwen 3.6 с всего 27 миллиардами параметров. (Грубо говоря, «параметры» — это показатель размера модели и, как правило, затрат на её обучение.) Планка успеха у Inherent была также выше простой точности. Помимо воспроизведения результатов, компания хотела, чтобы Faraday продемонстрировал «исследовательский вкус» — чутьё на то, какие эксперименты стоит проводить и как их правильно спроектировать.

Научить такому эфемерному качеству, как вкус, трудно — здесь на помощь приходит обучение с подкреплением. Это метод, который вознаграждает ИИ-систему за хорошие результаты, а не прописывает ей правила. Вместо того чтобы обучать агентов в основном на изучении того, как устроена сама наука, Inherent делает ставку на подход, основанный на вознаграждении, рассчитывая, что он лучше обобщится для долгосрочной цели — агентов, способных вносить вклад во многие научные области.

«Нас всегда ведёт этот северный свет — построить ИИ-агента-учёного и наделить наших агентов вкусом», — говорит Хьюз. Этот фокус определил и то, что Inherent сознательно не строит. Вместо разработки собственного инструмента для кодинга компания позволила Faraday использовать OpenAI GPT-5.5 Codex — примерно так же, как учёные-люди опираются на готовое ПО, а не собирают всё сами, поясняют в компании.

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

Этот коллаборативный инстинкт распространяется и на то, как Inherent работает как компания. Её дюжина сотрудников трудятся в офисе в Кингс-Кроссе — некогда обшарпанном лондонском районе, который присутствие Google DeepMind помогло превратить в один из ведущих мировых ИИ-хабов. «Мы верим, что Лондон — то самое место», — говорит Хьюз.

Хьюз оптимистичен насчёт плотности ИИ-талантов в Лондоне, но он также присоединился к призывам отменить «садовый отпуск» — практику, распространённую в Великобритании, когда увольняющимся сотрудникам месяцами запрещают присоединяться к конкуренту или запускать собственный стартап. Это ограничение, с которым американские исследователи обычно не сталкиваются, даёт американским стартапам фору в найме талантов, покинувших прежние места. «Это моё личное мнение, а не позиция компании, но я сам пострадал от проблемы садового отпуска», — рассказал он TechCrunch.

Хьюзу в конце концов удалось обойти это ограничение, и он запустил Inherent вместе с двумя другими выпускниками DeepMind и четвёртым сооснователем. Стартап не собирается сбавлять темп: к концу года он планирует увеличить штат до «примерно 20–25 человек». Учитывая амбиции компании в области world models, а также то, что новая роль Демиса Хассабиса оставила часть сотрудников DeepMind в неопределённости, набор в Inherent может сделать её привлекательным местом для сотрудников DeepMind, раздумывающих о переходе.

Подписывайтесь на наш канал Дзен и группу ВК

TechCrunch