DeepMind校友创企Inherent：AI“队友”表现超越Anthropic

伦敦AI实验室Inherent由谷歌DeepMind校友创立，近日宣称其AI智能体在特定任务上击败了Anthropic和OpenAI的更大规模模型。这家刚从隐身模式中走出、手握5000万美元种子轮融资的初创公司，发布了名为Faraday的AI智能体，其核心能力是独立复现已发表科学论文的研究成果——且不预先告知答案。这个任务看似简单，但Inherent的终极目标远不止于此：他们要构建能发现新科学知识、而非仅验证旧结论的AI系统。 联合创始人兼首席科学家Edward Hughes向TechCrunch解释，论文复现本就是人类科学家的标准训练方式，"许多博士生正是从这一步开始的"。真正让团队兴奋的不是击败前沿模型的结果，而是实现这一目标的路径。Faraday运行在仅有270亿参数的Qwen 3.6模型上，对比Anthropic的Claude Opus 4.8和OpenAI的GPT-5.5，体积小得多，成本也低得多。但Inherent的成功标准不止于准确率，他们要求Faraday展现"研究品味"——对哪些实验值得做、如何设计实验的直觉判断。这种难以量化的能力通过强化学习训练获得，系统因良好结果获得奖励，而非遵循预设规则。Hughes强调，团队始终以"构建AI科学家智能体"为北极星，这种奖励机制比单纯研究科学方法论更能泛化到多学科场景。 Inherent的独特之处还在于其"不做"的选择。他们没有自研编码工具，而是让Faraday使用OpenAI的GPT-5.5 Codex，正如人类科学家依赖现成软件而非从零构建一切。公司还刻意避免开发那些只说用户想听的话的智能体，Hughes希望打造的是那种会主动探索、带着实验结果回来征求意见的"理想队友"。这种协作精神也体现在公司运营上：十二名员工全部在伦敦King's Cross办公室线下办公，这个曾破败的街区因谷歌DeepMind的入驻已成为全球顶尖AI中心之一。Hughes看好伦敦的AI人才密度，但他也公开呼吁废除英国常见的"花园假期"制度——离职员工被禁止在数月内加入或创办竞争对手公司，而美国研究人员通常不受此限制，这让美国初创企业在人才争夺上占得先机。Hughes坦言自己也曾受此困扰，不过这是个人观点而非公司立场。