iaintel·ligènciaartificial.cat← Portada

TECNOLOGIA · 4 MIN

Una start-up fundada per exempleats de DeepMind diu que el seu agent d'IA replica investigacions científiques millor que Claude i GPT, amb un model molt més petit

Faraday, l'agent d'Inherent —un laboratori londinenc sortit de l'ombra el maig amb 50 milions de dòlars—, reprodueix resultats d'articles científics publicats sense conèixer-ne les conclusions prèvies, i supera Claude Opus 4.8 i GPT-5.5 fent servir un model base molt més petit, entrenat per desenvolupar «flair investigador» amb aprenentatge per reforç.

Il·lustració editorial de Una start-up fundada per exempleats de DeepMind diu que el seu agent d'IA replica investigacions científiques millor que Claude i GPT, amb un model molt més petit
Escolta:

Inherent és un laboratori d'intel·ligència artificial amb seu a Londres, fundat per antics investigadors de Google DeepMind —Edward Hughes (científic en cap), Louis Kirsch, Kaloyan Aleksiev i Tantum Collins—, que va sortir de l'ombra el maig del 2026 amb una ronda llavor de 50 milions de dòlars. L'empresa té una dotzena d'empleats que treballen presencialment des d'una oficina al barri londinenc de King's Cross.

El 22 d'agost, Inherent va presentar Faraday, un agent d'intel·ligència artificial dissenyat per reproduir de manera independent els resultats d'articles científics ja publicats, sense conèixer-ne prèviament les conclusions. Segons l'empresa, en aquesta tasca de replicació Faraday supera Claude Opus 4.8, d'Anthropic, i GPT-5.5, d'OpenAI, tot i fer servir un model base molt més petit, Qwen 3.6, de 27.000 milions de paràmetres. Edward Hughes ha explicat que replicar articles s'assembla als exercicis de formació que fan els estudiants de doctorat, i que l'entrenament de Faraday no es basa en regles fixes, sinó en aprenentatge per reforç pensat per desenvolupar el que anomenen «flair investigador»: l'instint per triar experiments que valen la pena i dissenyar-los bé. «Molts estudiants de doctorat comencen precisament fent això», ha dit Hughes.

La notícia és rellevant perquè suggereix que, per a tasques científiques específiques com la replicació de resultats, un model petit entrenat amb un mètode dirigit pot superar sistemes generalistes molt més grans i costosos, en un moment en què diversos laboratoris —grans i petits— exploren com automatitzar parts del procés científic amb agents d'intel·ligència artificial.

Replicar resultats ja coneguts és una tasca diferent, i més senzilla, que descobrir coneixement nou, que és l'objectiu final que reconeix la mateixa Inherent. Els resultats del benchmark els ha fet públics l'empresa mateixa, sense revisió independent, i Inherent és encara una start-up molt jove, de la qual no s'han fet públics detalls sobre ingressos ni sobre un producte comercial.

Mateix tema

Veure tot el tema →

Butlletí de dissabte

La setmana d’IA, en cinc minuts.