Londra merkezli ve eski Google DeepMind çalışanları tarafından kurulan yapay zekâ laboratuvarı Inherent, yeni ajanı Faraday'ın, kendisine yanıt önceden verilmeden, yayımlanmış bilimsel makalelerin sonuçlarını yeniden üretme görevinde Anthropic ve OpenAI'nin daha büyük modellerinden daha iyi performans gösterdiğini söyledi.
Faraday, Inherent'ın gizlilik döneminden çıkmasından birkaç hafta sonra, şirketin 50 milyon dolarlık tohum yatırım turunu duyurmasıyla aynı dönemde ortaya çıktı. Şirket, ajanın Anthropic'in Claude Opus 4.8'i ve OpenAI'nin GPT-5.5'i ile karşılaştırıldığını söylüyor. Haberde bu iki sistem, daha büyük ve ileri model sınıfına ait sistemler olarak nitelendiriliyor.
Sonuçları eşleştirmenin ötesine geçen bir test
Kurucu ortak ve baş bilim insanı Edward Hughes'a göre Inherent, Faraday'ın sonuçları yeniden üretme becerisini ölçmekle yetinmedi. Şirket ayrıca “araştırma sezgisi” olarak adlandırdığı, yani yürütülmeye değer deneyleri değerlendirme ve bunları uygun şekilde tasarlama becerisini de test etmek istedi. Şirket, yayımlanmış bir araştırmanın sonuçlarını yeniden üretmeyi bilim insanları için yaygın bir uygulamalı eğitim olarak görüyor; doktora öğrencilerinin çoğu bu görevle işe başlıyor.
Habere göre Faraday, yalnızca 27 milyar parametre içeren Qwen 3.6 modeli üzerinde çalışıyor; karşılaştırmada ise çok daha büyük modeller kullanıldı. Parametre sayıları genellikle modelin boyutuna ve eğitim maliyetlerine ilişkin yaklaşık bir gösterge olarak kullanılır, ancak özellikle test, verileri veya sonuçların hesaplanma yöntemi hakkında tüm ayrıntılar bulunmadığında, tek başına bu sayı bir sistemin diğerinden üstün olduğunu kanıtlamaya yetmez.
Araştırma adımlarını öğretmek yerine pekiştirmeli öğrenme
Inherent büyük ölçüde pekiştirmeli öğrenmeye dayanıyor; sistem, bilimsel araştırmanın nasıl yürütüleceğine ilişkin ayrıntılı bir kurallar bütünüyle donatılmak yerine iyi sonuçlar karşılığında ödüllendiriliyor. Şirket, bu yöntemin ajanlarının önceki araştırma yöntemleri hakkında öğrendiklerini taklit etmekle sınırlı kalmak yerine, farklı bilimsel alanlar arasında genelleme yapmasına yardımcı olabileceğine inanıyor.
Şirket, uzun vadeli hedefinin yalnızca bilinen sonuçları doğrulamakla kalmayıp yeni bilgilerin keşfine katkıda bulunan bir yapay zekâ bilim insanı gibi çalışan bir ajan oluşturmak olduğunu söylüyor. Bu nedenle kendi programlama aracını geliştirmedi; bunun yerine Faraday'a, araştırmacıların her aracı sıfırdan oluşturmak yerine mevcut yazılımlara güvenmesini simüle edecek şekilde GPT-5.5 Codex'i kullandırdı.
Bu haber neden önemli?
Test sonuçları yeniden üretilebilir bir metodolojiyle doğrulanırsa, uygun eğitimle ve deneyleri seçip değerlendirme becerileriyle desteklenen uzmanlaşmış ajanların daha küçük modeller kullanarak güçlü bir performans sergileyebileceğine işaret edebilir. Bu da odağı yalnızca modelin boyutundan uzaklaştırıp ajanın tasarımına, ödüllendirilme biçimine ve içinde hareket ettiği çalışma ortamına yöneltir.
Ancak kaynak, şirketin iddiasını aktarıyor ve karşılaştırma hakkında bağımsız bir değerlendirme yapmaya yetecek ayrıntıları sunmuyor; ayrıca testin kapsadığı bilimsel makalelerin veya alanların kapsamını da açıklamıyor. Bu nedenle “üstünlük” ifadesinin anlamı belirli testle sınırlı kalıyor ve Faraday'ın yeni bilgiler keşfedebildiğini veya tüm uzmanlık alanlarında verimli çalışabildiğini henüz kanıtlamıyor.
Inherent'ın Londra'daki King’s Cross bölgesinde bulunan ofisinde yüz yüze çalışan yaklaşık 12 personeli var ve şirket yıl sonuna kadar bu sayıyı yaklaşık 20 veya 25 çalışana çıkarmayı planlıyor. Hughes ayrıca kişisel sıfatıyla, Birleşik Krallık'taki “zorunlu bahçe izni” kısıtlamalarının çalışanların rakip şirketlere geçişi üzerindeki etkisinden söz etti; bu durum laboratuvarın DeepMind'dan ve diğer şirketlerden araştırmacıları işe alma becerisini etkileyebilir.