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IT之家 8 月 23 日消息，总部位于伦敦的 AI 实验室 Inherent 由前谷歌 DeepMind 员工创立。该公司表示，其 AI 智能体 Faraday 仅使用规模远小于 Anthropic 和 OpenAI 旗舰模型的模型，就在一项特定任务中取得了更好的表现。

C | 冬虫夏草与这些蚂蚁一起进化，并使它们成为其繁殖周期中令人震惊的复杂和可怕的一部分。我们大多数人通常不会认为真菌特别聪明，但虫草真菌是一个极好的窗口，让我们了解到我们对真菌的了解有多少。当一个Ophiocordyceps unilateralis孢子感染一只蚂蚁时，它开始在蚂蚁的血液中旅行，繁殖。不久之后，这些单个细胞开始协同工作，通过管状的菌丝突起连接起来，开始交流和分享营养。在众多由前 Google DeepMind 员工创办的初创公司中，Inherent 此前获得的关注相对较少。然后，这些真菌菌丝开始扩散到蚂蚁的肌肉中，穿透并包围了蚂蚁全身的肌肉纤维，但有一个明显的例外。不过，与那些资金更加充裕、却还没有拿出太多实际成果的竞争对手相比，这家总部位于伦敦的团队如今已经开始展示自己的研发成果。与科幻小说中的僵尸不同，虫草真菌通常让蚂蚁的大脑完全不受影响。相反，作为一个超级有机体，真菌网络开始扼杀蚂蚁的运动神经元，直到蚂蚁完全完整的大脑或多或少地与它的身体完全隔离。这家英国初创公司仅在以 5,000 万美元（IT之家注：现汇率约合 3.37 亿元人民币）种子轮融资走出隐身模式几周后，就宣布推出新的 AI 智能体 Faraday。该公司表示，在一项特定任务中，Faraday 击败了规模更大、知名度更高的 AI 模型：在事先不知道答案的情况下，自主复现已发表科学论文中的研究结果。如果到目前为止，这个过程听起来令人难以置信，那么接下来发生的事情则令人感到恐惧。真菌接管了蚂蚁的身体，并开始"驾驶"它，就像你或我驾驶一辆汽车一样。

D | 蚂蚁的运动系统相对简单，而虫草真菌在漫长的岁月中已经学会了如何操作这些腿。

E | 如果考虑到 Inherent 更宏大的目标 —— 打造能够发现全新科学知识，而不仅仅是验证已有研究成果的 AI，那么复现论文的能力听起来似乎只是一个“小把戏”。但 Inherent 联合创始人兼首席科学家 Edward Hughes 表示，论文复现本身也是人类科学家的标准训练方式。“很多博士生实际上都是从这件事开始的。这本身就是一个惊人的壮举，但真菌也清楚地知道它希望其宿主下一步去哪里。”Hughes 告诉 TechCrunch，击败其他 AI 系统并不是重点，真正重要的是 Inherent 如何做到这一点。他说：“对我们来说，最有意思的并不是击败那些前沿智能体的结果 —— 当然，我们对此也很高兴，而是我们构建这个系统的方式。”真正值得投资者关注的是，Faraday 在与 Anthropic 的 Claude Opus 4.8 和 OpenAI 的 GPT-5.5 进行比较时，所依赖的却是一个规模小得多的模型 Qwen 3.6，仅拥有 270 亿参数。它驱使蚂蚁找到一个垂直的植物嫩枝或树干来攀爬，靠近蚂蚁的巢穴。这两个对手都是规模庞大的前沿 AI 系统。简单来说，“参数”可以作为衡量模型规模的一个指标，通常也与模型的训练成本有关。

F | 此外，Inherent 对 Faraday 的成功标准也并不只是准确率。它驱使蚂蚁在植物上爬行约25厘米（10英寸），那里的温度和湿度最适合。它促使蚂蚁咬住一片叶子的中心茎，把它的下巴锁死，并决定蚂蚁的最后安息之地。

G | 我们无法知道蚂蚁孤立的大脑在这个过程中经历了什么，但在未来几周内，它的身体将被虫草真菌吞噬，它的头部将爆发出真菌的生殖器官，迸发出一个突起，最终扑灭一批新的真菌孢子，它们从离蚁巢不远的完美高度轻轻地飘落到森林地面，准备感染新的受害者。除了复现科学研究结果之外，公司还希望 Faraday 展现出所谓的“研究品味”，也就是能够判断哪些实验值得进行，以及应该如何合理设计这些实验的能力。

H | 这种由蚂蚁操纵的生物体所表现出的可怕的真菌智慧，成为纪录片和科幻小说的杰出素材。然而，许多人没有意识到，这只是虫草真菌的一个特别可怕的物种。研究人员知道还有750多种虫草真菌，每种虫草真菌的生命周期都围绕着一个特定的宿主--通常是昆虫幼虫--进行，其过程与上述的过程一样精细。许多西方国家的人也没有意识到，某些类型的虫草真菌--特别是冬虫夏草和蛹虫草--是许多东方医药传统中的顶级保健品，在那里它们被用于治疗疲劳、肾脏疾病、性欲低下、呼吸系统问题、高血糖和一系列其他疾病已经有几个世纪了。

I | 教会 AI 掌握这种难以量化的“品味”并不容易，这也是强化学习发挥作用的地方。对于这些真菌及其成分化学品在动物和实验室模型中的影响，已经做了一定的科学研究，一些结果当然看起来很有希望。

J | 2021年《药理学前沿》杂志对同行评审的研究进行了回顾：“它的提取物和生物活性成分已经与细胞因子的产生有关，如白细胞介素和肿瘤坏死因子（TNF）-α，免疫细胞的吞噬刺激，通过增加诱导性一氧化氮合成酶的活性产生一氧化氮，以及通过丝裂原激活蛋白激酶的途径刺激炎症反应。

K | 其他药理活动，如抗氧化、抗癌、抗高脂血症、抗糖尿病、抗疲劳、抗衰老、低胆固醇、降血压、血管舒张、抗抑郁、壮阳和保护肾脏等，在临床前研究中都有报道。”冬虫夏草作为一种健康、能量、免疫力和耐力的补充剂而受到欢迎，再加上其复杂的繁殖过程依赖于其他生物体，使得冬虫夏草的价格非常昂贵。虽然实验室培育的"素食"冬虫夏草CS-4提取物作为负担得起的（而且基本上不受管制）保健品在市场上广泛销售，但这些通常是在发酵的米粒上生长。

L | 强化学习是一种训练 AI 的方法，它并不是把一套明确的规则直接告诉 AI，而是根据最终结果对 AI 的行为进行奖励，从而让系统逐渐学会采取更有效的行动。据韩国忠北大学的研究人员称，问题是把冬虫夏草放在这种素食中会导致产品变差，其中一种叫做虫草素的关键生物活性化合物的含量特别低，研究人员认为这是重要的"治疗"成分。相比主要通过学习科学研究本身的流程来训练智能体，Inherent 更依赖这种基于奖励的训练方式。因此，研究小组开始调查，在实验室里用昆虫而不是大米作为基质培育冬虫夏草菌株，是否会提高其有用的虫草素水平。公司希望这种方法能够更好地泛化到长期目标，即让 AI 智能体具备参与多个科学领域研究工作的能力。研究小组收集了六种不同的市售干昆虫，它们在韩国都被批准作为食品出售：蟋蟀、蚕蛹、黄粉虫、蚱蜢、白星花金龟幼虫和日本犀牛甲虫，并以糙米作为对照。Hughes 表示：“我们始终以打造 AI 科学家智能体、赋予智能体研究品味这一北极星目标为指导。”这一理念也影响了 Inherent 决定不开发哪些产品。例如，公司没有选择自行开发编程工具，而是让 Faraday 使用 OpenAI 的 GPT-5.5 Codex。这与人类科学家的工作方式类似 —— 科学家通常会利用现成的软件工具，而不是把所有工具都从头开发一遍。然后，他们在上面培养了两个月的冬虫夏草，收获了真菌的子实体，并分析了每种类型的冬虫夏草素的产生量。Inherent 还试图避免打造那些只会迎合用户、告诉用户想听什么的 AI 智能体。结果大相径庭，但所有以昆虫为基础的真菌产生的虫草素都比用大米喂养的多得多。Hughes 表示，公司希望打造的智能体更像他最喜欢的那类队友：他们会回来告诉你：“我对这个问题产生了兴趣，于是自己去做了这些实验。

M | 表现最差的昆虫，即蚕蛹，产生的虫草素约为大米的三倍。

N | 你觉得这些结果怎么样？”这种协作理念同样体现在 Inherent 的公司运营方式上。表现最好的是日本犀牛甲虫，产生的虫草素是大米的100倍左右。

o | 研究人员设法将主要因素缩小到昆虫的脂肪含量--特别是它们的油酸水平。目前公司约有 12 名员工，全部在伦敦国王十字区的一间办公室里线下办公。国王十字区曾经是一个较为破败的伦敦街区，但随着 Google DeepMind 在当地的发展，如今已经成为全球最重要的 AI 创新中心之一。当油酸被添加到蚕蛹中时，它将虫草素的生产提高了50%，令人印象深刻。Hughes 表示：“我们相信，伦敦就是最适合发展的地方。”Hughes 对伦敦高度密集的 AI 人才资源非常看好，但与此同时，他也加入了要求英国取消“竞业休假”（garden leave）制度的呼声。

p | 描述这项工作的新研究论文的高级作者Lee博士说：“这项研究中建议的冬虫夏草栽培方法将使虫草素的生产更加有效和经济。然而，确保可食用昆虫还不足以扩大到工业水平。人们还认为，通过使用其他昆虫可能会有更有效的生产，这需要通过进一步的研究加以证明。”该研究发表在同行评议的《微生物学前沿》杂志上。所谓“竞业休假”，是英国职场中较为常见的一种做法。员工离职后，公司可以要求他们在数个月内不得加入竞争对手或创办竞争企业。美国研究人员通常不会受到类似限制，这也让美国初创公司在招聘那些刚刚离开上一份工作的 AI 人才时拥有一定的先发优势。Hughes 告诉 TechCrunch：“这是我个人的看法，并不代表公司的立场，但我确实受到过竞业休假的影响。”最终，Hughes 找到了绕开这一限制的方法，并与另外两名前 DeepMind 员工以及第四位联合创始人共同创办了 Inherent。而这家初创公司目前也没有放缓发展的迹象。

q | Inherent 计划在今年年底前将员工人数扩大至“大约 20 至 25 人”。考虑到公司同样在布局世界模型，再加上 Demis Hassabis 出任新职后，一些 DeepMind 员工的未来去向出现不确定性，Inherent 正在进行的大规模招聘，或许会让它成为考虑离开 DeepMind 的员工颇具吸引力的新去处。

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