Inherent revoluționează replicarea cercetării cu un AI mic, dar priceput

Inherent, o companie AI din Londra fondată de foști ingineri de la Google DeepMind, spune că agentul său AI Faraday a depășit modele mai mari de la Anthropic și OpenAI într-o sarcină exactă: reproducerea independentă a rezultatelor unei cercetări publicate, fără ca utilizatorul să ofere răspunsul în avans. Rezultatul nu se rezumă la un test izolat, ci ilustrează direcția în care compania vizează să creeze AI capabil să susțină descoperiri științifice în mai multe domenii.

La doar câteva săptămâni după ce a ieșit din cloister cu o finanțare de 50 de milioane de dolari, Inherent vorbeste despre Faraday lucrând pe un model relativ mic, numit Qwen 3.6, care are 27 de miliarde de parametri. Pentru comparație, rețelele de la rivalii mari au de obicei mult mai mulți parametri. Scopul lor acuratețea, ci și ideea de a demonstra un “gust al cercetării” – un instinct despre ce experimente merită să fie făcute și cum să le proiectezi bine.

Co-fondatorul și om de știință șef al companiei, Edward Hughes, spune că această parte de “gust” este crucială. În loc să îndrepte AI-ul să repete în mod pasiv ceea ce utilizatorul vrea să audă, Faraday este gândit să devină un membru de echipă curios, care vine cu idei, își pregătește experimentele și își împărtășește rezultatele pentru feedback.

Un alt aspect interesant este modul în care Inherent își planifică creșterea. Compania, care are în prezent în jur de 12 angajați, vrea să ajungă la 20-25 până la sfârșitul anului. Echipa lucrează față în față într-un birou din King’s Cross, un cartier din Londra transformat în unu dintre cele mai active cu AI din lume. Această decizie de a menține legături strânse între colegi poate ajuta la dezvoltarea unor sisteme mai coerente și mai prietenoase cu utilizatorul.

Pe lângă planurile de expansiune, Hughes bate în cui o problemă specifică pieței britanice: ceea ce în engleză se numește garden leave, o perioadă de interdicție în care absolvenții nu pot să lucreze pentru un concurent. El spune că acest tip de restricție nu este în toate locurile din lume, iar schimbările pot ajuta la recrutare în domeniul greu de umplut. Inherent se află în fața acestui context ca un loc de muncă potențial atractiv pentru specialiștii din DeepMind care vor să experimenteze pe un teren nou.

În timp ce obiectivul final al Inherent este mult mai amplu decât replicarea rezultatelor, rezultatul Faraday arată cum o arhitectură mai mică poate atinge performanțe remarcabile dacă este antrenată cu o abordare de învățare prin recompensă. Compania spune că relația dintre nivelul de detaliu, viteza de învățare și capacitatea de a propune experimente utile este cheia pentru a avansa în cazul inteligenței artificiale cât mai utile în științe, nu doar ca suport pentru utilizatori.