Inherentov Faraday cilja naučnu replikaciju manjim modelom
Londonski AI laboratorijum Inherent, koji su osnovali bivši zaposleni Google DeepMinda, objavio je da je njegov agent Faraday nadmašio Anthropicov Claude Opus 4.8 i OpenAI GPT-5.5 u samostalnoj reprodukciji nalaza objavljenih naučnih radova. Agent se oslanja na model Qwen 3.6 sa 27 milijardi parametara, dok su upoređeni sistemi znatno veći modeli iz vrha tržišta.
Kompanija je iz stealt režima izašla pre nekoliko nedelja, uz seed rundu od 50 miliona dolara. Njena dugoročna ambicija nije samo provera već poznatih rezultata, već razvoj AI sistema koji bi mogli da doprinesu otkrivanju novog naučnog znanja.
Replikacija kao vežba za AI istraživača
Reprodukovanje objavljenog istraživanja ima jasnu ulogu u naučnom radu: naučnici tako proveravaju metodologiju, podatke i postupak kojim se stiže do zaključka. Edward Hughes, suosnivač i glavni naučnik Inherenta, uporedio je taj zadatak sa početnim radom mnogih doktoranada.
Za Inherent, međutim, rezultat poređenja nije jedino merilo. Kompanija je želela da Faraday pokaže ono što naziva istraživačkim ukusom: sposobnost da proceni koje eksperimente vredi sprovesti i kako ih smisleno osmisliti. To je širi zahtev od pukog dobijanja tačnog odgovora na unapred definisanom zadatku.
Učenje potkrepljivanjem i postojeći alati
Inherent taj cilj gradi pre svega učenjem potkrepljivanjem. Umesto da agentu detaljno propisuje pravila naučnog rada, ovaj pristup nagrađuje dobre ishode. Kompanija računa da bi takva obuka mogla bolje da se prenese na rad kroz više naučnih oblasti, što je važno za njen koncept AI naučnika.
Istovremeno, Inherent nije pokušao da razvije svaki deo tehnološkog lanca. Faraday za kodiranje koristi OpenAI GPT-5.5 Codex. Takav izbor prati logiku naučnog tima koji koristi postojeći specijalizovani softver, umesto da interno pravi svaki pomoćni alat.
Organizacija i rast tima
Inherent ima 12 zaposlenih koji rade uživo iz kancelarije u londonskom King’s Crossu, području koje je prisustvo Google DeepMinda učvrstilo kao važno AI središte. Kompanija planira da do kraja godine poveća broj zaposlenih na približno 20 do 25.
Faradayev opis naglašava i saradnički obrazac rada: agent bi trebalo da istraži temu, sprovede eksperimente i vrati se sa rezultatima za dalju ljudsku procenu, a ne samo da potvrđuje očekivanja korisnika. Za poslovne timove, ovaj slučaj pokazuje da se kod agentskih sistema ne procenjuje samo veličina osnovnog modela, već i način obuke, izbor alata i kriterijumi po kojima se vrednuje radni ishod.