Из всех стартапов, основанных выпускниками Google DeepMind, Inherent привлек относительно мало внимания. Но пока лучше финансируемые конкуренты еще не показали миру ничего конкретного, лондонская команда начинает делиться тем, что она создает.
Всего через несколько недель после выхода из скрытого режима с раундом seed-финансирования на 50 миллионов долларов, британский стартап заявляет, что его недавно выпущенный AI-агент Faradayпревзошел более крупные и известные модели в конкретной задаче: самостоятельном воспроизведении результатов опубликованных научных работ без предварительного указания ответа.
Это может показаться простым трюком, учитывая гораздо более амбициозную цель Inherent — создание AI, способного открывать новые научные знания, а не просто проверять старые результаты. Но воспроизведение статей — это стандартное учебное упражнение и для ученых-людей, говорит сооснователь и главный научный сотрудник Эдвард Хьюз. «Многие аспиранты на самом деле начинают с этого».
Победа над другими AI-системами в этой задаче не была целью, рассказал Хьюз TechCrunch; важно было то, как они этого добились. «Что нас больше всего заинтересовало — не столько результат превосходства над этими передовыми агентами, что нам, конечно, понравилось, а скорее сам способ, которым мы подошли к созданию этого».
Вот что должно привлечь внимание инвестора: в сравнении с Anthropic Claude Opus 4.8 и OpenAI GPT-5.5 — обе системы гораздо крупнее, фронтального масштаба — Faraday работает на сравнительно небольшой модели под названием Qwen 3.6, имеющей всего 27 миллиардов параметров. (Грубо говоря, «параметры» — это показатель размера модели и, как правило, затрат на ее обучение.) Планка успеха для Inherent также была выше простой точности. Помимо воспроизведения результатов, компания хотела, чтобы Faraday демонстрировал «исследовательский вкус» — чутье на то, какие эксперименты стоит проводить и как их правильно спланировать.
Научить чему-то столь неуловимому, как вкус, сложно, и здесь на помощь приходит обучение с подкреплением. Это метод тренировки, который вознаграждает AI-систему за хорошие результаты, а не прописывает правила, которым она должна следовать. Вместо того чтобы обучать своих агентов в первую очередь на изучении того, как сама наука проводится, Inherent опирается на этот подход, основанный на вознаграждении, рассчитывая, что он лучше обобщится для долгосрочной цели — создания агентов, способных вносить вклад во многие научные области.
«Мы всегда руководствуемся этой путеводной звездой — созданием AI-агента-ученого и наделением наших агентов вкусом», — сказал Хьюз. Этот фокус также определил, от чего Inherent отказывается строить. Вместо разработки собственного инструмента для кодирования компания поручила Faraday использовать OpenAI GPT-5.5 Codex, подобно тому как ученые-люди полагаются на существующее программное обеспечение, а не создают все сами, по словам представителей компании.
Inherent также пытается избегать создания агентов, которые просто говорят пользователям то, что те хотят услышать. Вместо этого, по словам Хьюза, цель моделируется по образцу его любимого типа коллеги — того, кто возвращается и говорит: «Мне стало любопытно, я пошел и провел эти эксперименты. Что вы думаете об этих результатах?»
Этот инстинкт сотрудничества распространяется и на то, как Inherent работает как компания. Все дюжина сотрудников работают лично в офисе в Кингс-Кроссе — некогда запущенном районе Лондона, который присутствие Google DeepMind помогло превратить в один из ведущих AI-хабов мира. «Мы считаем, что Лондон — это то место, где нужно быть», — сказал Хьюз.
Хьюз оптимистично настроен по поводу плотности AI-талантов в Лондоне, но он также присоединил свой голос к призывам отменить «садовый отпуск» — практику, распространенную в Великобритании, которая запрещает уходящим сотрудникам в течение нескольких месяцев после увольнения присоединяться к конкурирующей компании или основывать свою. Это ограничение, с которым американские исследователи обычно не сталкиваются, дает стартапам в США фору в найме талантов, покинувших предыдущую должность. «Это личное мнение, а не мнение компании, но проблема садового отпуска затронула и меня», — рассказал он TechCrunch.
Хьюз в итоге обошел это ограничение и основал Inherent вместе с двумя другими выпускниками DeepMind и четвертым сооснователем. Стартап не сбавляет темпов. Он планирует увеличить штат до «примерно 20–25 человек» к концу года. Учитывая его амбиции в области мировых моделей, а также то, что новая роль Демиса Хассабиса оставила некоторых сотрудников DeepMind в неопределенности, кадровая кампания Inherent может сделать его привлекательным местом для сотрудников DeepMind, рассматривающих переход.
На фото слева направо: сооснователи Inherent Луи Кирш, Калоян Алексиев, Тантум Коллинз и Эдвард Хьюз.
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Anna Heim
