Inherent, được thành lập bởi cựu sinh viên DeepMind, cho biết ‘đồng đội’ AI của họ vừa vượt trội hơn Anthropic và OpenAI trong việc nhân rộng nghiên cứu

Inherent, một phòng thí nghiệm AI ở London do cựu sinh viên Google DeepMind thành lập, cho biết tác nhân AI của họ chỉ hoạt động tốt hơn nhiều so với các mô hình lớn hơn từ Anthropic và OpenAI khi sử dụng một phần nhỏ kích thước.

Trong số tất cả các công ty khởi nghiệp do cựu sinh viên Google DeepMind thành lập, Inherent tương đối ít được chú ý. Nhưng trong khi các đối thủ được tài trợ tốt hơn vẫn chưa cho thế giới thấy bất cứ điều gì cụ thể, thì nhóm có trụ sở tại London đang bắt đầu chia sẻ những gì họ đang xây dựng.

Chỉ vài tuần sau khi nổi lên từ vòng hạt giống trị giá 50 triệu đô la, công ty khởi nghiệp ở Anh cho biết tác nhân AI mới ra mắt của họ, Faraday, đã vượt trội hơn các mô hình lớn hơn, nổi tiếng hơn ở một nhiệm vụ cụ thể: tái tạo độc lập những phát hiện của các bài báo khoa học đã xuất bản mà không cần được thông báo trước câu trả lời.

Điều đó nghe có vẻ giống như một chiêu trò đơn thuần vì mục tiêu cao cả hơn nhiều của Inherent – ​​xây dựng AI có thể khám phá kiến ​​thức khoa học mới chứ không chỉ xác minh các kết quả cũ. Nhưng việc sao chép giấy cũng là một bài tập đào tạo tiêu chuẩn cho các nhà khoa học con người, đồng sáng lập và nhà khoa học trưởng Edward Hughes cho biết. “Nhiều nghiên cứu sinh tiến sĩ thực sự bắt đầu bằng việc làm này.”

Đánh bại các hệ thống AI khác trong nhiệm vụ không phải là vấn đề, Hughes nói với TechCrunch; họ đến đó bằng cách nào. “Điều thú vị nhất đối với chúng tôi về điều này không phải là kết quả của việc đánh bại những đặc vụ biên giới đó – điều mà tất nhiên là chúng tôi thích – mà thực sự là cách chúng tôi tiến hành xây dựng điều này.”

Đây là phần sẽ thu hút sự chú ý của nhà đầu tư: được so sánh với Claude Opus 4.8 của Anthropic và GPT-5.5 của OpenAI – cả hai hệ thống có quy mô biên giới, lớn hơn nhiều – Faraday chạy trên một mô hình tương đối nhỏ có tên Qwen 3.6 chỉ có 27 tỷ thông số. (Nói một cách đại khái, “các tham số” là đại diện cho quy mô của một mô hình và thông thường là cả chi phí đào tạo của nó nữa.) Tiêu chuẩn thành công của Inherent cũng cao hơn độ chính xác đơn thuần. Ngoài việc tái tạo các kết quả, họ muốn Faraday thể hiện “khẩu vị nghiên cứu” – bản năng về những thử nghiệm nào đáng thực hiện và cách thiết kế chúng tốt.

Dạy một thứ gì đó vô hình như hương vị thật khó, đó là lúc học tăng cường xuất hiện. Đó là một phương pháp đào tạo thưởng cho hệ thống AI khi đạt được kết quả tốt thay vì đưa ra các quy tắc để nó tuân theo. Thay vì đào tạo các đặc vụ của mình chủ yếu về nghiên cứu cách tiến hành khoa học, Inherent dựa vào cách tiếp cận dựa trên phần thưởng này, đặt cược rằng nó sẽ khái quát hóa tốt hơn mục tiêu dài hạn của các đặc vụ có khả năng đóng góp trên nhiều lĩnh vực khoa học.

Hughes nói: “Chúng tôi luôn được hướng dẫn bởi ngôi sao phương bắc đó trong việc xây dựng một đặc vụ nhà khoa học AI và thấm nhuần hương vị cho các đặc vụ của chúng tôi”. Trọng tâm đó cũng đã định hình những gì Inherent chọn không xây dựng. Theo công ty, thay vì phát triển công cụ mã hóa của riêng mình, Faraday đã sử dụng GPT-5.5 Codex của OpenAI, giống như cách các nhà khoa học con người dựa vào phần mềm hiện có thay vì tự xây dựng mọi thứ.

Inherent cũng đang cố gắng tránh xây dựng những tác nhân chỉ nói với người dùng những gì họ muốn nghe. Thay vào đó, Hughes cho biết, bàn thắng được mô phỏng theo kiểu đồng đội yêu thích của anh ấy – kiểu người quay lại và nói: “Tôi tò mò về điều này, và tôi đã bắt đầu thực hiện những thí nghiệm này. Bạn nghĩ gì về những kết quả này?”

Bản năng hợp tác đó mở rộng đến cách Inherent hoạt động với tư cách là một công ty. Tất cả hàng chục nhân viên của công ty đều làm việc trực tiếp tại văn phòng ở King’s Cross – khu phố từng một thời đổ nát ở London mà sự hiện diện của Google DeepMind đã giúp biến thành một trong những trung tâm AI hàng đầu thế giới. Hughes nói: “Chúng tôi tin rằng London là nơi đáng đến.

Hughes rất lạc quan về mật độ tài năng AI của London, nhưng anh ấy cũng đã thêm tiếng nói của mình vào lời kêu gọi chấm dứt “nghỉ phép trong vườn” – một thông lệ phổ biến ở Anh, cấm nhân viên nghỉ việc gia nhập hoặc thành lập công ty đối thủ trong nhiều tháng sau khi họ từ chức. Đó là một hạn chế mà các nhà nghiên cứu Mỹ thường không gặp phải, giúp các công ty khởi nghiệp ở Mỹ có khởi đầu thuận lợi trong việc tuyển dụng những nhân tài đã rời bỏ vai trò trước đó. “Đây là quan điểm cá nhân hơn là quan điểm của công ty, nhưng tôi bị ảnh hưởng bởi vấn đề nghỉ làm vườn,” anh nói với TechCrunch.

Hughes cuối cùng đã vượt qua được hạn chế đó và thành lập Inherent cùng với hai cựu sinh viên DeepMind khác và người đồng sáng lập thứ tư. Quá trình khởi động cũng không hề chậm lại. Nó có kế hoạch tăng số lượng nhân viên lên “khoảng 20 đến 25” vào cuối năm nay. Với tham vọng của mình trong các mô hình thế giới và với vai trò mới của Demis Hassabis khiến một số nhân viên DeepMind không yên tâm, việc thúc đẩy tuyển dụng của Inherent có thể khiến nơi đây trở thành điểm dừng chân hấp dẫn cho các nhân viên DeepMind đang cân nhắc chuyển việc.

Ảnh từ trái sang phải: Những người đồng sáng lập kế thừa Louis Kirsch, Kaloyan Aleksiev, Tantum Collins và Edward Hughes.