Ваш купон на скидку:
Среди всех стартапов, созданных бывшими сотрудниками Google DeepMind, Inherent получил относительно мало внимания. Однако, пока более финансируемые конкуренты еще не продемонстрировали миру ничего конкретного, команда из Лондона начала делиться своими разработками. Всего через несколько недель после выхода из режима скрытности с начальным финансированием в размере 50 миллионов долларов, британский стартап заявил, что его недавно выпущенный AI-агент Faraday превзошел более крупные и известные модели в конкретной задаче: самостоятельном воспроизведении результатов опубликованных научных статей без предварительного знания ответа. Это может показаться всего лишь трюком, учитывая более высокую цель Inherent — создание AI, способного открывать новое научное знание, а не просто проверять старые результаты. Но репликация статей является стандартным учебным упражнением для человеческих ученых, отметил соучредитель и главный научный сотрудник Эдвард Хьюз. «Многие аспиранты начинают именно с этого».
Победа над другими AI-системами в этой задаче не была целью, сказал Хьюз в интервью TechCrunch; важен был сам процесс достижения результата. «Что было для нас наиболее интересным, так это не столько результат победы над этими передовыми агентами — что, конечно, нам понравилось — но сам подход к созданию этого». Вот часть, которая может заинтересовать инвесторов: в сравнении с Claude Opus 4.8 от Anthropic и GPT-5.5 от OpenAI — обеими гораздо более крупными системами — Faraday работает на сравнительно небольшой модели Qwen 3.6, которая имеет всего 27 миллиардов параметров. (Грубо говоря, «параметры» являются показателем размера модели и, как правило, ее стоимости обучения.) Успех Inherent измерялся не только точностью. Помимо воспроизведения результатов, компания хотела, чтобы Faraday демонстрировал «исследовательский вкус» — интуицию о том, какие эксперименты стоит проводить и как их хорошо спроектировать.
Обучение чему-то столь неосязаемому, как вкус, сложно, и здесь на помощь приходит обучение с подкреплением. Это метод обучения, который вознаграждает AI-систему за хорошие результаты, а не задает правила, которые она должна соблюдать. Вместо того чтобы обучать своих агентов в основном на изучении того, как проводится наука, Inherent опирается на этот подход, основанный на вознаграждении, надеясь, что он лучше обобщится на долгосрочную цель создания агентов, способных вносить вклад в различные научные области. «Мы всегда руководствуемся этой северной звездой — созданием AI-агента-ученого и наделением наших агентов вкусом», — сказал Хьюз.
Этот фокус также определяет, что Inherent решает не создавать. Вместо разработки собственного инструмента для кодирования, Faraday использует GPT-5.5 Codex от OpenAI, так же как человеческие ученые опираются на существующее программное обеспечение, а не создают все сами, по словам компании. Inherent также старается избегать создания агентов, которые просто говорят пользователям то, что они хотят услышать. Вместо этого, как сказал Хьюз, цель моделируется на его любимом типе коллеги — том, который возвращается и говорит: «Мне стало интересно это, и я провел эти эксперименты. Что вы думаете о этих результатах?» Этот инстинкт сотрудничества распространяется на то, как Inherent работает как компания. Все ее дюжина сотрудников работают лично в офисе в Кингс-Кросс — некогда заброшенном районе Лондона, который благодаря присутствию Google DeepMind стал одним из мировых центров AI. «Мы верим, что Лондон — это место, где нужно быть», — сказал Хьюз.
Хьюз оптимистично относится к плотности AI-талантов в Лондоне, но также добавил свой голос к призывам прекратить практику «садового отпуска» — обычное в Великобритании ограничение, запрещающее уходящим сотрудникам присоединяться к конкурирующей компании или создавать ее в течение нескольких месяцев после увольнения. Это ограничение, с которым американские исследователи обычно не сталкиваются, дает американским стартапам преимущество в найме талантов, которые покинули предыдущую роль. «Это личное мнение, а не мнение компании, но я столкнулся с проблемой садового отпуска», — сказал он TechCrunch. Хьюз в итоге обошел это ограничение и основал Inherent вместе с двумя другими выпускниками DeepMind и четвертым соучредителем. Стартап также не замедляет темпы. Он планирует увеличить численность сотрудников до «около 20-25» к концу года. Учитывая его амбиции в области мировых моделей и новую роль Демиса Хассабиса, которая оставила некоторых сотрудников DeepMind в неопределенности, активный набор сотрудников Inherent может сделать его привлекательным местом для сотрудников DeepMind, которые рассматривают возможность смены работы. На фото слева направо: соучредители Inherent Луис Кирш, Калоян Алексиев, Тантум Коллинз и Эдвард Хьюз.