Inherent是一家由Google DeepMind校友创立的伦敦AI实验室，该实验室表示，其AI智能体刚刚在使用更小尺寸的条件下超过了来自Anthropic和OpenAI的更大模型。在Google DeepMind校友创办的所有初创公司中，Inherent获得的关注相对较少。但尽管资金更充足的竞争对手尚未向世界展示任何具体成果，这支位于伦敦的团队正开始分享他们的成果。在从隐秘中浮出水面并完成5000万美元种子轮融资几周后，这家英国初创公司表示其新发布的AI智能体Faraday在一项特定任务上超过了更大、更知名的模型：在不给出答案的情况下独立再现已发表科学论文的发现。虽然考虑到Inherent更宏伟的目标——构建能够发现新科学知识的AI，而不仅仅是验证旧结果，这听起来像是个小把戏，但论文复现也是人类科学家的标准训练练习，联合创始人兼首席科学家爱德华·休斯表示，“许多博士生实际上就是从这个开始的。”休斯告诉TechCrunch，击败其他AI系统并不是关键；关键是他们的实现方式。“我们最感兴趣的不是击败那些前沿智能体的结果——当然我们喜欢，但实际上是我们构建这个的方式。”这里有一个能引起投资者注意的部分：与Anthropic的Claude Opus 4.8和OpenAI的GPT-5.5相比——这两个系统都要大得多，前沿规模的系统，Faraday运行在一个名为Qwen 3.6的相对较小的模型上，该模型只有270亿个参数。（大致而言，“参数”是模型大小和通常是其训练成本的代理。）Inherent对成功的标准也不仅仅是准确性。除了复制结果外，它还希望Faraday展示“研究口味”——一种关于哪些实验值得进行及如何设计它们的直觉。教授一些如口味般无形的东西是困难的，这正是强化学习的用武之地。这是一种根据好的结果奖励AI系统的训练方法，而不是告诉它需要遵循的规则。Inherent并不主要通过研究科学本身的运作来训练其智能体，而是依赖这种基于奖励的方法，赌它能更好地推广到其长远目标——能够在多个科学领域做出贡献的智能体。“我们始终以构建AI科学家智能体并赋予我们的智能体以口味作为北极星，”休斯说。这种专注也塑造了Inherent选择不构建的东西。根据公司说法，它没有开发自己的编码工具，而是让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是告诉用户他们想听的内容的智能体。休斯表示，相反，目标是以他最喜欢的队友为模型——那种回过头来说：“我对这个感到好奇，我去做了一些实验。你觉得这些结果怎么样？”这种协作的本能延伸到Inherent作为公司的运作方式。它的十二名员工都在国王十字的办公室内亲自工作——这个曾经破旧的伦敦社区因Google DeepMind的存在而转变为全球顶尖的AI中心之一。“我们相信伦敦是最佳选择，”休斯说。休斯对伦敦的AI人才密度持乐观态度，但他也加入了停止“花园休假”的呼声——这在英国很常见的做法，禁止离职员工在辞职后几个月内加入或创建竞争公司。这是美国研究人员通常不面临的限制，使得美国初创公司在招聘离职前角色的人才方面占得先机。“这是个人观点，而不是公司观点，但我曾受到花园休假问题的影响，”他告诉TechCrunch。休斯最终克服了这种限制，与另外两位DeepMind校友以及第四位联合创始人一起创立了Inherent。该初创公司也没有放慢速度。它计划在年底前将员工人数增加到“约20到25人”。鉴于其在世界模型方面的抱负，以及Demis Hassabis的新角色使一些DeepMind员工感到不安，Inherent的招聘推动可能使其成为考虑跳槽的DeepMind员工的一个吸引人的去处。