Лондонская лаборатория искусственного интеллекта Inherent, основанная выходцами из Google DeepMind, заявляет, что ее новый ИИ-агент превзошел гораздо более крупные модели от Anthropic и OpenAI, используя при этом лишь малую часть их объема. Среди множества стартапов, созданных бывшими сотрудниками DeepMind, Inherent до сих пор привлекала относительно мало внимания. Однако в то время как более обеспеченные финансами конкуренты пока не показали миру ничего конкретного, лондонская команда начинает делиться своими разработками.

Всего через несколько недель после выхода из тени и привлечения 50 миллионов долларов в рамках посевного раунда британский стартап объявил, что его недавно представленный ИИ-агент по имени Фарадей обошел более крупные и известные модели в конкретной задаче. Речь идет о независимом воспроизведении результатов опубликованных научных работ без предварительного знания правильного ответа. Для масштабной цели компании, которая заключается в создании искусственного интеллекта, способного делать новые научные открытия, а не просто проверять старые результаты, это может показаться простой демонстрацией возможностей.

Тем не менее, сооснователь и главный научный сотрудник Эдвард Хьюз отмечает, что репликация научных статей является стандартным учебным упражнением и для людей-ученых. Многие аспиранты начинают свой путь именно с этого. Победа над другими системами ИИ не была самоцелью, подчеркнул Хьюз в комментарии для прессы, важнее был сам подход к достижению результата. Самым интересным для команды оказался не столько сам факт опережения передовых агентов, сколько метод, который они использовали при создании системы.

Инвесторов в этой истории должен привлечь один ключевой показатель. Если сравнивать Фарадея с моделями Claude Opus 4.8 от Anthropic и GPT-5.5 от OpenAI, которые представляют собой гораздо более крупные системы пограничного масштаба, разработка Inherent работает на сравнительно небольшой модели под названием Qwen 3.6 с параметрами всего в 27 миллиардов. Грубо говоря, параметры служат мерой размера модели, а также обычно определяют затраты на ее обучение.

Оценка результатов и исследовательский вкус

План Inherent по достижению успеха предполагал более высокие требования, чем простая точность. Помимо воспроизведения результатов, разработчики хотели, чтобы Фарадей продемонстрировал исследовательский вкус, то есть интуицию в отношении того, какие эксперименты стоит проводить и как их правильно организовывать. Обучение столь неуловимой категории, как вкус, представляет собой сложную задачу, и здесь на помощь приходит обучение с подкреплением. Данный метод обучения воодушевляет систему искусственного интеллекта за хорошие результаты, а не просто предписывает ей жесткие правила.

Вместо того чтобы обучать своих агентов преимущественно на анализе того, как проводится сама наука, Inherent опирается на этот подход, основанный на вознаграждении. Создатели делают ставку на то, что подобная стратегия лучше масштабируется для достижения долгосрочной цели появления агентов, способных приносить пользу в самых разных научных дисциплинах. По словам Хьюза, компанию неизменно ведут амбиции по созданию агента-ученого и наделению систем исследовательским вкусом.

Такой фокус также определяет то, от создания чего Inherent сознательно отказывается. Стартап не стал разрабатывать собственный инструмент для написания кода, а задействовал вместо него GPT-5.5 Codex от OpenAI. Точно так же ученые-люди используют готовое программное обеспечение, а не пытаются создавать с нуля абсолютно всё. Кроме того, компания стремится не создавать агентов, которые просто говорят пользователям то, что те хотят услышать. Идеалом здесь выступает тип коллеги, который возвращается со словами о том, что ему стало любопытно, он провел эксперименты и хочет обсудить полученные результаты.

Командный дух и кадровая политика

Такой дух сотрудничества проявляется и в организации работы самой Inherent. Все дюжина сотрудников работают очно в офисе в районе Кингс-Кросс — некогда депрессивном лондонском квартале, который благодаря присутствию Google DeepMind превратился в один из ведущих мировых хабов искусственного интеллекта. Эдвард Хьюз убежден, что Лондон является оптимальным местом для подобных разработок. Эксперт позитивно оценивает концентрацию талантов в сфере искусственного интеллекта в британской столице, но при этом высказывается за отмену практики так называемого садового отпуска, когда увольняющимся сотрудникам запрещают переходить к конкурентам или открывать собственное дело в течение нескольких месяцев.

США обычно не применяют такие ограничения, что дает местным стартапам преимущество при найме специалистов. Сам Хьюз также столкнулся с этой проблемой, но в итоге обошел данное препятствие и основал Inherent вместе с двумя другими выходцами из DeepMind и четвертым сооснователем. Стартап не собирается замедлять темпы и планирует увеличить штат примерно до 20-25 человек к концу года. Учитывая амбиции компании в области моделей мира, а также кадровые перестановки в DeepMind, новая кадровая политика может сделать Inherent привлекательным местом для специалистов, которые раздумывают о смене работы. Напомним, в число сооснователей компании входят Луи Кирш, Калоян Алексиев, Тантум Коллинз и Эдвард Хьюз.

Источник: techcrunch.com