DeepMind创始人公司27B模型复现论文胜前沿模型

时间 2026年8月22日 地点 英国伦敦 人物 Inherent联合创始人兼首席科学家Edward Hughes及团队 事件详情 伦敦AI实验室Inherent（由谷歌DeepMind前员工创立）发布AI智能体Faraday，仅凭270亿参数的Qwen 3.6基础模型，在科研论文复现任务上超越了Anthropic的Claude Opus 4.8和OpenAI的GPT-5.5两大前沿模型。 Inherent将Faraday定位为"AI科学家"——不仅追求准确率，更追求"研究品味"，即对实验价值和设计方式的直觉判断力。团队采用强化学习（RL）训练方式，通过奖励良好结果而非灌输具体规则，让模型自行探索科研方法。 论文复现被视为人类科学家的基础训练，也是Inherent构建"AI科学家"的起点。Faraday在310个任务（来自100篇机器学习及AI for Science论文）上表现优于两大前沿模型，尤其在元学习、结构生物学和材料科学领域优势明显。 背景 Inherent于数周前刚结束隐身状态，以5000万美元种子轮融资亮相，由Index Ventures和Radical Ventures联合领投。公司目前仅十余名员工，在伦敦国王十字区集中办公。 不同于直接构建自有编码工具，Faraday选择调用OpenAI的GPT-5.5 Codex作为实验执行引擎，正如人类科学家依赖现有软件而非重复造轮子。Inherent认为这一"协作本能"是构建真正AI科学家的关键。 影响 Faraday证明了通过强化学习训练一个轻量级监督智能体，可以高效指挥远大于自身的编码模型完成任务，且成本远低于直接使用前沿大模型。随着底层编码模型能力提升，Faraday学到的"研究品味"技能将持续增值。 该研究也引发学界对可扩展监督（scalable oversight）的关注——如何在AI自主性增强的同时保持人类对研究过程的有效把控。 总结 Inherent发布的Faraday智能体展示了"小模型+强化学习+专用工具调用"路径在科研AI领域的可行性：以远小于前沿模型的参数量和成本，在论文复现任务上实现超越。其"研究品味"训练理念或将影响未来AI Scientist智能体的构建方向。 参考来源 https://techcrunch.com/2026/08/22/inherent-founded-by-deepmind-alumni-says-its-ai-teammate-just-outperformed-anthropic-and-openai-at-replicating-research/ https://www.aibreakingwire.com/news/inherents-27b-ai-agent-beats-openai-and-anthropic-in-research https://inblix.com/article/deepmind-alumni-s-tiny-27b-model-beats-gpt-5-5-at-reproducing-science-f264c0 https://radical.vc/articles/teaching-ai-to-ask-the-right-questions https://www.thenextgentechinsider.com/pulse/harvey-launches-tenet-legal-intelligence-model-built-on-kimi-k3