Startup do cựu nhân viên DeepMind lập nên kỳ tích với tác nhân AI nhỏ gọn

🚀 STARTUP DO CỰU NHÂN VIÊN DEEPMIND LẬP NÊN KỲ TÍCH VỚI TÁC NHÂN AI NHỎ GỌN

Inherent, một phòng thí nghiệm AI tại London được thành lập bởi các cựu nhân viên Google DeepMind, cho biết tác nhân AI của họ vừa vượt qua các mô hình lớn hơn nhiều từ Anthropic và OpenAI dù sở hữu kích thước nhỏ hơn đáng kể. Trong số tất cả các startup do các cựu nhân viên Google DeepMind khởi nghiệp, Inherent ít nhận được sự chú ý hơn. Nhưng trong khi các đối thủ được tài trợ tốt hơn vẫn chưa cho thế giới thấy bất kỳ điều gì cụ thể, nhóm có trụ sở tại London này đang bắt đầu chia sẻ những gì họ đã xây dựng. Chỉ vài tuần sau khi thoát khỏi trạng thái hoạt động bí mật với vòng gọi vốn hạt giống trị giá 50 triệu USD, startup Anh Quốc cho biết tác nhân AI mới phát hành của họ, Faraday, đã vượt qua các mô hình lớn hơn và nổi tiếng hơn trong một nhiệm vụ cụ thể: độc lập tái tạo các phát hiện từ các bài báo khoa học đã xuất bản mà không được cho biết trước câu trả lời. Điều đó có thể nghe giống như một chiêu trò biểu diễn đơn giản nếu xét đến mục tiêu cao cả hơn của Inherent - xây dựng AI có thể khám phá tri thức khoa học mới chứ không chỉ xác minh kết quả cũ. Nhưng việc tái tạo bài báo cũng là một bài tập đào tạo tiêu chuẩn cho các nhà khoa học con người, đồng sáng lập kiêm giám đốc khoa học Edward Hughes cho biết. "Nhiều nghiên cứu sinh tiến sĩ thực chất bắt đầu bằng việc này." Việc đánh bại các hệ thống AI khác trong nhiệm vụ này không phải là vấn đề chính, Hughes chia sẻ với TechCrunch; cách họ đạt được điều đó mới là quan trọng. "Điều thú vị nhất đối với chúng tôi về việc này không phải là kết quả đánh bại các tác nhân tiên tiến đó — điều mà tất cả chúng tôi đều thích — mà thực ra là cách chúng tôi tiến hành xây dựng việc này." Dưới đây là phần đáng chú ý đối với các nhà đầu tư: khi đo lường với Claude Opus 4.8 của Anthropic và GPT-5.5 của OpenAI — cả hai đều là những hệ thống lớn hơn, tầm cỡ biên giới — Faraday chạy trên một mô hình tương đối nhỏ có tên là Qwen 3.6 chỉ với 27 tỷ tham số. (Nói một cách đại khái, "tham số" là thước đo cho kích thước của mô hình và thường là chi phí đào tạo của nó). Tiêu chuẩn thành công của Inherent cũng cao hơn là chỉ đơn thuần là độ chính xác. Ngoài việc tái tạo kết quả, họ muốn Faraday thể hiện "gu nghiên cứu" — bản năng về những thí nghiệm nào đáng thực hiện và cách thiết kế chúng thật tốt. Dạy một thứ trừu tượng như gu thẩm mỹ rất khó, đó là lúc học tăng cường (reinforcement learning) phát huy tác dụng. Đây là phương pháp huấn luyện thưởng cho hệ thống AI vì những kết quả tốt thay vì vạch ra các quy tắc để nó tuân theo. Thay vì huấn luyện các tác nhân của mình chủ yếu dựa trên việc nghiên cứu cách thức khoa học được thực hiện, Inherent dựa vào phương pháp tiếp cận dựa trên phần thưởng này, đặt cược rằng nó sẽ tổng quát hóa tốt hơn cho mục tiêu dài hạn là các tác nhân có khả năng đóng góp trên nhiều lĩnh vực khoa học. Hughes cho biết: "Chúng tôi luôn được dẫn dắt bởi ngôi sao Bắc Đẩu đó là xây dựng một tác nhân nhà khoa học AI và truyền tải gu thẩm mỹ cho các tác nhân của mình." Sự tập trung đó cũng định hình những gì Inherent chọn không xây dựng. Thay vì phát triển công cụ lập trình của riêng mình, họ đã để Faraday sử dụng GPT-5.5 Codex của OpenAI thay vào đó, giống như cách các nhà khoa học con người dựa vào phần mềm hiện có thay vì tự mình xây dựng mọi thứ, theo công ty. Inherent cũng đang cố gắng tránh xây dựng các tác nhân chỉ đơn giản nói cho người dùng biết những gì họ muốn nghe. Thay vào đó, Hughes cho bản năng hợp tác đó mở rộng cách Inherent vận hành như một công ty. Toàn bộ một tá nhân viên của họ đều làm việc trực tiếp tại một văn phòng ở King’s Cross — khu phố từng xuống cấp ở London mà sự hiện diện của Google DeepMind đã giúp biến nơi đây thành một trong những trung tâm AI hàng đầu thế giới. Hughes cho biết: "Chúng tôi tin rằng London là nơi nên đến." Hughes lạc quan về mật độ nhân tài AI của London, nhưng ông cũng lên tiếng kêu gọi chấm dứt "thời gian nghỉ làm có hưởng lương" (garden leave) - thực tiễn phổ biến ở Anh, cấm nhân viên sắp nghỉ việc gia nhập hoặc thành lập công ty đối thủ trong nhiều tháng sau khi họ từ chức. Đó là một hạn chế mà các nhà nghiên cứu Mỹ thường không phải đối mặt, mang lại cho các startup Mỹ lợi thế đi đầu trong việc tuyển dụng nhân tài đã rời khỏi vai trò trước đó. Ông nói với TechCrunch: "Đây là quan điểm cá nhân hơn là quan điểm của công ty, nhưng tôi đã bị ảnh hưởng bởi vấn đề nghỉ việc có hưởng lương."

🗞 Nguồn: TechCrunch

#vgsnews #vgs #tintuc