Inherent是一家由Google DeepMind校友创立的伦敦AI实验室，其表示该实验室的AI代理仅用极小的规模便超越了Anthropic和OpenAI推出的许多更大规模的模型。
在谷歌DeepMind校友创办的所有初创公司中，Inherent获得的关注相对较少。然而，当资金更充裕的竞争对手尚未向世人展示任何实质性成果时，这家位于伦敦的团队开始分享他们正在构建的内容。
在以5000万美元种子轮融资低调亮相仅仅几周后，这家英国初创公司表示，其新发布的AI代理Faraday在特定任务上超越了更大、更知名的模型：无需提前告知答案，即可独立复现已发表科学论文的研究成果。
鉴于Inherent更为宏大的目标——构建能够发现新科学知识而不仅仅是验证旧结果的AI——这听起来可能只是个花招。但联合创始人兼首席科学家Edward Hughes表示，论文复现也是人类科学家的标准训练环节。“许多博士生实际上就是从做这件事开始的。”
Hughes告诉TechCrunch，在该任务上击败其他AI系统并非重点，如何达成这一目标才是关键。“对我们来说，最有趣的地方不在于击败这些前沿智能体（当然我们也很高兴做到这一点），而在于我们构建它的方式。”
以下是能吸引投资者目光的部分：与Anthropic的Claude Opus 4.8和OpenAI的GPT-5.5——两者都是规模更大、处于前沿水平的系统——相比，Faraday运行在一个相对小巧的模型Qwen 3.6上，该模型仅有270亿个参数。（粗略地说，“参数”数量是模型规模的代理指标，通常也代表其训练成本。）Inherent的成功标准也不仅仅是准确率。除了复现结果外，它还希望Faraday展现出“研究品味”——即对哪些实验值得进行以及如何良好设计实验的直觉。
教授味觉等抽象概念十分困难，而强化学习正是为此应运而生；这是一种通过奖励良好结果而非明确列出规则来训练AI系统的方法。Inherent并未主要在其代理的训练中侧重于研究科学本身的运作方式，而是依靠这种基于奖励的方法，押注其能更好地泛化至其长期目标，即培养能够在多个科学领域做出贡献的代理。
Hughes说：“我们始终被‘构建AI科学家智能体’并赋予我们的智能体以品味的这一北极星指引所引导。”这种专注也塑造了Inherent选择不构建的内容。据该公司称，与其开发自己的编码工具，它让Faraday使用OpenAI的GPT-5.5 Codex，就像人类科学家依赖现有软件而不是自己构建一切一样。
Inherent还试图避免构建那些只会告诉用户他们想听的话的智能体。相反，Hughes表示，目标是模仿他最喜欢的队友类型——那种会回来对你说：“我对这个产生了好奇，于是我去做了这些实验。你觉得这些结果怎么样？”
这种协作本能也延伸至Inherent作为公司的运营模式。其十几名员工均在位于国王十字（King’s Cross）的办公室内面对面办公——这个曾经破败的伦敦街区因Google DeepMind的存在而转变为全球顶级AI中心之一。“我们相信伦敦是最佳之地，”Hughes说道。
Hughes对伦敦密集的AI人才储备持乐观态度，但他同时也加入了呼吁取消“花园休假”的声音——这是英国常见的做法，禁止离职员工在辞职后数月内加入或创办竞争对手公司。美国研究人员通常不面临这种限制，这使得美国初创公司在招聘从先前职位离职的人才方面占据先机。“这是个人看法而非公司立场，但我曾受到花园休假问题的影响，”他告诉TechCrunch。
Hughes最终克服了这一限制，并与另外两名DeepMind校友及一名共同创始人一起创立了Inherent。这家初创公司的发展势头并未放缓。它计划到今年年底将员工人数增长至“大约20到25人”。鉴于其在世界模型方面的雄心，以及Demis Hassabis的新角色让一些DeepMind员工感到不安，Inherent的招聘攻势可能会使其成为DeepMind员工考虑跳槽时的一个理想落脚点。
图片从左至右依次为：Inherent联合创始人Louis Kirsch、Kaloyan Aleksiev、Tantum Collins和Edward Hughes。