由谷歌深层思维前员工创立的伦敦人工智能实验室英赫伦特宣布，其人工智能代理在一项实验中击败了人择智能和开放人工智能的系统，尽管其模型规模远小于对手。
英赫伦特在谷歌深层思维前员工创办的众多初创公司中，过去并未引起太多关注。然而，当一些资金更充裕的竞争对手尚未展示具体成果时，这支伦敦团队开始公开其研发进展。
这家英国初创公司刚刚结束隐身运营，并完成了5000万美元的种子轮融资。数周后，公司声称其新发布的人工智能代理“法拉第”在一项特定任务中超越了更大、知名度更高的模型：在事先不知答案的情况下，成功复现已发表科学论文的研究结果。
虽然英赫伦特的宏大目标是构建能够发现新科学知识的人工智能，而不仅仅是验证旧结果，但联合创始人兼首席科学家爱德华·休斯指出，论文复现本身是人类科学家的基本训练。“许多博士生就是从复现开始的。”
休斯在接受TechCrunch采访时表示，击败其他人工智能系统并非重点，关键在于实现这一目标的方式。“对我们而言，最有趣的并不只是战胜那些前沿代理——尽管我们对此也很高兴——真正重要的是我们构建它的方法。”
投资者可能感兴趣的是，法拉第使用的是一个相对小得多的模型“通义千问3.6”，与人择智能的Claude Opus 4.8和开放人工智能的GPT-5.5相比，参数量仅为270亿。通常，“参数”是衡量模型规模的指标，也与训练成本相关。
英赫伦特的成功标准不仅限于准确复现结果。公司还希望法拉第展现出“研究品味”，即判断哪些实验值得进行，以及如何优化实验设计的能力。
教授系统这种难以量化的“品味”并不简单，这正是强化学习的用武之地。强化学习通过奖励好的结果，而不是严格规定操作规则来训练系统。英赫伦特倾向于这种方法，而不是依赖对“科学如何开展”的学习。公司相信，这种方法更有可能实现其长期目标，即打造能在多个科学领域作出贡献的代理。
“我们的目标是构建具备研究品味的人工智能科学家代理。”休斯说。这一重点也决定了英赫伦特的策略。公司没有开发自己的编程工具，而是使用开放人工智能的GPT-5.5 Codex，这类似于人类科学家依赖现有软件，而不是从头开发。
英赫伦特也在避免创建那种只迎合用户期望的代理。休斯表示，他们的模型更像他喜欢的一类同事：会主动探索并分享实验结果。“我们不想要那种只会说用户想听的话的代理。”
这种协作倾向也反映在英赫伦特的运作方式上。公司目前有约12名员工，全都在位于国王十字的办公室办公。这个伦敦街区曾一度破败，但随着谷歌深层思维的入驻，已成为全球顶尖人工智能中心之一。“我们认为伦敦是发展的最佳地点。”休斯说。
虽然伦敦拥有丰富的人工智能人才储备，但休斯也呼吁取消“花园假期”制度。这种制度限制离职员工在数月内加入或创办竞争公司，而美国的研究人员通常不受这种限制，这使得美国初创公司在吸引人才时更具优势。“这是我个人的看法，但我确实受到了‘花园假期’的影响。”他对TechCrunch说。
休斯最终绕过了这一限制，与另外两名前深层思维员工及一位新合伙人共同创办了英赫伦特。公司计划在年底前将员工规模扩展至20到25人。
考虑到公司在世界模型方面的雄心，以及德米斯·哈萨比斯的新职务引发的动荡，英赫伦特的招聘扩张可能吸引那些考虑离开深层思维的员工。图中从左至右分别为：英赫伦特联合创始人路易·基尔施、卡洛扬·亚历克西耶夫、坦图姆·柯林斯和爱德华·休斯。
作者：安娜·海姆
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