DeepMind出身者が創業したInherentのAIエージェント・Faradayが、研究論文の再現課題でAnthropicとOpenAIの大型モデルを上回った。
比較的小規模なQwen 3.6モデルを使用しながら、強化学習を通じて科学的判断力を習得した結果だ。
何が起きたか
ロンドンのAI企業Inherentが、創業間もなく発表したAIエージェント「Faraday」が、AnthropicのClaude Opus 4.8とOpenAIのGPT-5.5より大きなモデルを使いながら、公開済み論文の知見を独立して再現する課題で上回った。Faradayは270億パラメータのQwen 3.6という比較的小規模なモデルで動作している。
なぜ重要か
Inherentはわずか5000万ドルのシードラウンド資金で立ち上がったばかりの企業だが、より大規模で知名度の高いモデルより少ないリソースで研究タスク達成に成功した。これは、小さなモデルでも強化学習を活用した訓練方法により、科学的な「味わい」—つまり実験の価値判断能力—を獲得できることを示唆している。同社は最終的にAI科学者エージェントの開発を目指しており、この成果はその道筋の初期段階である。
注目点
Inherentは年末までに従業員を現在の約12名から20～25名に増やす計画。DeepMind出身者による創業で、ロンドンのキングスクロス地区に全員がオフィスで勤務している。
Inherentは強化学習という訓練方法を採用することで、小規模モデルに科学的判断力を付与するアプローチを取っている。規則をあらかじめ指定するのではなく、良い結果に対して報酬を与えることで、モデルがより幅広い科学分野に応用可能な能力を獲得できるという考え方だ。同社の最終目標は単なる既存研究の検証ではなく、新しい科学知識の発見を行うAI科学者エージェントの開発にある。そのため、人間の科学者が論文再現から博士課程を始めるのと同様に、この段階を初期段階の重要な訓練と位置付けている。創業者ヒューズは、英国特有の「ガーデンリーブ」制度（退職者が競合企業への参加を一定期間制限する慣行）が障害になったと述べ、その廃止を支持している。こうした採用上の制約がある中でも、年末までに従業員を倍増させる計画を進める背景には、DeepMindの人事変動に伴う組織不安定化を、引き抜きの機会と捉える戦略がみられる。
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