倫敦 AI 實驗室 Inherent 表示，旗下 270 億參數 AI 代理 Faraday，可以喺事前唔知道答案嘅情況下，重現已發表科學論文入面嘅研究結果。公司又指，Faraday 喺呢項特定嘅研究複現任務中，表現勝過 Anthropic 嘅 Claude Opus 4.8 同 OpenAI 嘅 GPT-5.5。 259

如果之後有更大規模、由獨立團隊進行嘅測試確認，呢個結果會相當值得注意。不過，標題所講嘅「擊敗」要睇清楚範圍：今次測試係複現已知結果，唔係由零開始發現全新科學知識。

Faraday 究竟測試咗啲乜？

Inherent 建立咗 Replica 基準，收錄 100 篇機器學習及 AI for Science 論文，再整理成 310 個複現任務。每個任務要求 AI 代理，喺有限時間同計算資源之下，根據論文內容重現其中一幅圖表，而且唔可以直接睇原本嘅圖。 34

所以，呢個挑戰唔係叫模型簡單解釋一篇論文，或者照抄一張已發表圖表。代理要先理解研究內容，再自行寫程式、設計同執行必要實驗、分配有限資源，最後整出一個足夠接近原研究結果嘅版本，先算複現成功。

Inherent 表示，Faraday 喺呢個基準上超越 Claude Opus 4.8 同 GPT-5.5，儘管佢使用嘅模型規模只有 270 億參數。 158 不過，呢個比較應該理解為針對 Replica 嘅基準測試結果，唔可以直接當成 Faraday 喺所有科學研究或程式編寫工作上都全面勝過對手。

「研究品味」唔只係答案啱唔啱

Inherent 認為，做好科學研究唔係淨係追求最後幅圖表似唔似。真正有能力嘅研究者，仲要識判斷邊啲實驗值得做、點樣合理設計實驗、點樣解讀含糊結果，以及一條路行唔通時幾時應該轉方向。公司將呢一系列判斷力稱為「研究品味」（research taste）。 47

呢個分別相當重要，因為一個模型就算整到一個睇落合理嘅結果，都唔代表佢係用可靠嘅科學方法得出答案。Inherent 表示，Faraday 透過長程強化學習，訓練形成較長線嘅研究行為，包括提出假設、測試方法、從失敗中吸取經驗，再揀下一步最有機會成功嘅實驗。 4

公司將研究複現視為訓練呢種能力嘅起點。要重現一項已發表結果，代理往往要自己摸索論文未必完整記錄嘅實際試錯過程。Inherent 嘅較大構想係，如果 AI 學識點樣處理呢種研究流程，將來或有機會由「驗證已知結果」逐步走向更加開放式嘅研究。 49

Faraday 其實係用 GPT-5.5 Codex 做工具

Faraday 並唔係一個完全獨立、取代大型編程代理嘅系統。喺複現任務入面，Faraday 充當上層嘅科學監督模型，負責指揮 OpenAI 嘅 GPT-5.5 Codex。Inherent 將兩者嘅關係比喻成人類科學家使用編程助手：Faraday 負責規劃同科學判斷，Codex 就處理大量實作工作。 39

呢種設計令焦點由「模型有幾大」轉向「模型點樣協作」。一個較細嘅模型，仍然可以透過決定大型工具要做乜、幾時改策略，以及點樣評估結果，發揮關鍵作用。

因此，Faraday 聲稱嘅優勢，部分其實係編排同協調能力：將科學規劃同前沿編程能力結合，而唔係證明一個 270 億參數模型本身喺所有方面都比更大型系統強。

目標係科學隊友，而唔係全自動科學家

Inherent 表示，公司想建立嘅係可以同研究人員合作嘅 AI「隊友」。理想狀態下，系統可以協助規劃、執行、批判同反覆修改實驗，但研究方向同監督仍然由人類掌握。 45

Faraday 可以視為呢個構想嘅早期版本：將科學直覺同研究管理能力，加到一般用途嘅編程工具之上。公司長遠希望建立可以協助發現新知識嘅 AI 代理，但目前展示到嘅，仍然係研究複現，而唔係科學發現。 34

呢條界線唔可以忽略。複現已知結果，係測試 AI 科學可靠性嘅重要一關；但單靠複現成功，仍然唔足以證明代理可以提出重要而原創嘅問題、產生真正新穎嘅假設，或者喺現實世界驗證新發現。

Inherent 想行嘅路線

Inherent 係一間位於倫敦、由 Google DeepMind 前員工創立嘅 AI 實驗室，據報喺由隱身模式出現時完成咗 5,000 萬美元種子輪融資。 25 公司將重點放喺一般大型模型未必會自動掌握嘅能力，包括實驗判斷、長線決策、研究評估，以及人類同軟件工具之間嘅協作。

呢個策略亦解釋咗點解 Faraday 會使用外部編程系統。Inherent 並非試圖將所有能力塞入同一個模型，而係訓練一層專門嘅科學監督能力，令現有前沿工具更適合處理研究工作。 39

目前最穩妥嘅結論係：Inherent 聲稱，一個相對細小、以強化學習訓練嘅監督模型，可以喺一個定義清晰嘅研究複現基準上，勝過更大型嘅前沿系統。至於呢種方法最終能唔能夠帶來可靠、原創嘅科學貢獻，答案仍然有待更廣泛而獨立嘅驗證。

倫敦 AI 實驗室 Inherent 表示，旗下 270 億參數 AI 代理 Faraday，可以喺事前唔知道答案嘅情況下，重現已發表科學論文入面嘅研究結果。公司又指，Faraday 喺呢項特定嘅研究複現任務中，表現勝過 Anthropic 嘅 Claude Opus 4.8 同 OpenAI 嘅 GPT-5.5。 259

如果之後有更大規模、由獨立團隊進行嘅測試確認，呢個結果會相當值得注意。不過，標題所講嘅「擊敗」要睇清楚範圍：今次測試係複現已知結果，唔係由零開始發現全新科學知識。

Faraday 究竟測試咗啲乜？

Inherent 建立咗 Replica 基準，收錄 100 篇機器學習及 AI for Science 論文，再整理成 310 個複現任務。每個任務要求 AI 代理，喺有限時間同計算資源之下，根據論文內容重現其中一幅圖表，而且唔可以直接睇原本嘅圖。 34

所以，呢個挑戰唔係叫模型簡單解釋一篇論文，或者照抄一張已發表圖表。代理要先理解研究內容，再自行寫程式、設計同執行必要實驗、分配有限資源，最後整出一個足夠接近原研究結果嘅版本，先算複現成功。

Inherent 表示，Faraday 喺呢個基準上超越 Claude Opus 4.8 同 GPT-5.5，儘管佢使用嘅模型規模只有 270 億參數。 158 不過，呢個比較應該理解為針對 Replica 嘅基準測試結果，唔可以直接當成 Faraday 喺所有科學研究或程式編寫工作上都全面勝過對手。

「研究品味」唔只係答案啱唔啱

Inherent 認為，做好科學研究唔係淨係追求最後幅圖表似唔似。真正有能力嘅研究者，仲要識判斷邊啲實驗值得做、點樣合理設計實驗、點樣解讀含糊結果，以及一條路行唔通時幾時應該轉方向。公司將呢一系列判斷力稱為「研究品味」（research taste）。 47

呢個分別相當重要，因為一個模型就算整到一個睇落合理嘅結果，都唔代表佢係用可靠嘅科學方法得出答案。Inherent 表示，Faraday 透過長程強化學習，訓練形成較長線嘅研究行為，包括提出假設、測試方法、從失敗中吸取經驗，再揀下一步最有機會成功嘅實驗。 4

公司將研究複現視為訓練呢種能力嘅起點。要重現一項已發表結果，代理往往要自己摸索論文未必完整記錄嘅實際試錯過程。Inherent 嘅較大構想係，如果 AI 學識點樣處理呢種研究流程，將來或有機會由「驗證已知結果」逐步走向更加開放式嘅研究。 49

Faraday 其實係用 GPT-5.5 Codex 做工具

Faraday 並唔係一個完全獨立、取代大型編程代理嘅系統。喺複現任務入面，Faraday 充當上層嘅科學監督模型，負責指揮 OpenAI 嘅 GPT-5.5 Codex。Inherent 將兩者嘅關係比喻成人類科學家使用編程助手：Faraday 負責規劃同科學判斷，Codex 就處理大量實作工作。 39

呢種設計令焦點由「模型有幾大」轉向「模型點樣協作」。一個較細嘅模型，仍然可以透過決定大型工具要做乜、幾時改策略，以及點樣評估結果，發揮關鍵作用。

因此，Faraday 聲稱嘅優勢，部分其實係編排同協調能力：將科學規劃同前沿編程能力結合，而唔係證明一個 270 億參數模型本身喺所有方面都比更大型系統強。

目標係科學隊友，而唔係全自動科學家

Inherent 表示，公司想建立嘅係可以同研究人員合作嘅 AI「隊友」。理想狀態下，系統可以協助規劃、執行、批判同反覆修改實驗，但研究方向同監督仍然由人類掌握。 45

Faraday 可以視為呢個構想嘅早期版本：將科學直覺同研究管理能力，加到一般用途嘅編程工具之上。公司長遠希望建立可以協助發現新知識嘅 AI 代理，但目前展示到嘅，仍然係研究複現，而唔係科學發現。 34

呢條界線唔可以忽略。複現已知結果，係測試 AI 科學可靠性嘅重要一關；但單靠複現成功，仍然唔足以證明代理可以提出重要而原創嘅問題、產生真正新穎嘅假設，或者喺現實世界驗證新發現。

Inherent 想行嘅路線

Inherent 係一間位於倫敦、由 Google DeepMind 前員工創立嘅 AI 實驗室，據報喺由隱身模式出現時完成咗 5,000 萬美元種子輪融資。 25 公司將重點放喺一般大型模型未必會自動掌握嘅能力，包括實驗判斷、長線決策、研究評估，以及人類同軟件工具之間嘅協作。

呢個策略亦解釋咗點解 Faraday 會使用外部編程系統。Inherent 並非試圖將所有能力塞入同一個模型，而係訓練一層專門嘅科學監督能力，令現有前沿工具更適合處理研究工作。 39

目前最穩妥嘅結論係：Inherent 聲稱，一個相對細小、以強化學習訓練嘅監督模型，可以喺一個定義清晰嘅研究複現基準上，勝過更大型嘅前沿系統。至於呢種方法最終能唔能夠帶來可靠、原創嘅科學貢獻，答案仍然有待更廣泛而獨立嘅驗證。