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蜜月计划

N China's Inner Mongolia launches homegrown ‘Breeding No.2’ gene chip for quality dairy cattle breeding_我的网站

天天向上

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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。

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。

B | 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。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。

Cattle Photo: VCG
North China's Inner Mongolia Autonomous Region has launched a genomic breeding tool for dairy cattle, also known as a gene chip, enabling precise screening for key traits such as high milk yield, high fertility, disease resistance and longevity, and marking a fresh breakthrough in China's dairy cattle breeding technology, the Inner Mongolia Daily reported on Saturday.
As an iteration of the previous generation dairy cattle breeding array, which holds proprietary intellectual property rights, the new-generation "Breeding No.2" breeding array was led by the National Center of Technology Innovation for Dairy and developed by Youran Dairy Saikexing, with upgrades in loci coverage, compatibility and gene-trait prediction algorithms.
The "Breeding No.2" breeding array covers about 50,000 loci across the dairy cattle genome, with a focus on functional loci tied to milk production, reproduction, disease resistance and length of productive life. It has achieved a sample call rate of 99.65 percent and a genotyping concordance rate of 99.91 percent for duplicate samples, and is compatible with mainstream international chips, allowing historical breeding data to be shared and reused.
Drawing on a phenotype database and genome resequencing data to optimize a proprietary algorithm, advancing breeding evaluation from qualitative screening to quantitative assessment, bringing the accuracy of breeding stock selection up to advanced international levels, according to the report.
The breeding array enables more precise genomic selection of calves at an early stage, substantially shortening the generation interval in breeding bull selection and cutting spending on raising low-performing replacement heifers. Compared with imported high-density chips, the "Breeding No.2" chip carries a lower per-sample testing cost and delivers stronger input-output returns, making it highly suited to large-scale dairy cattle breeding operations in China, the report said.
Global Times
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C | “很多博士生实际上都是从这件事开始的。”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。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。此外，Inherent 对 Faraday 的成功标准也并不只是准确率。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。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。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。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。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。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。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。

D | 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。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。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。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。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。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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Published on:16:58:23

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