Faraday

Faraday是英国初创公司Inherent开发的AI程序,它的任务是在不看答案的情况下,自主复现已发表科学论文中的实验结果。这种训练方式有点像博士生通过重新做一遍学长论文里的实验来学习如何做研究。

令人惊讶的是Faraday所依托的底层模型规模。Faraday运行在一个相对较小的模型Qwen 3.6之上,该模型的参数(通常称为设定数值)数量约为270亿个。这比Anthropic的Claude Opus 4.8或OpenAI的GPT-5.5等规模更大、更新的旗舰模型要小得多。尽管如此,Inherent声称在论文复现任务上,Faraday的表现优于这两个更大的模型。

Inherent关心的并不是答对本身,而是希望让Faraday具备判断哪些实验值得尝试、该如何设计实验的能力——公司将其称为"研究品味"。为此他们采用了在结果良好时给予奖励的强化学习方式训练模型,而在编程任务上则没有自己开发工具,而是直接使用了OpenAI的GPT-5.5 Codex。

文章中常这样表述:"Inherent自研的AI智能体Faraday超越了Anthropic、OpenAI的前沿模型。"这里容易被误解的是,这并不代表Faraday在各方面都更聪明。所谓的"胜出"，指的是在"不看答案、自主复现已发表论文实验结果"这一特定任务上的结果，而Inherent自己也表示,相比输赢,他们更看重得出这个结果的方式,也就是其中体现的研究判断力。