A Inherent, fundada por ex-pesquisadores do DeepMind, lançou o Faraday, um agente de IA que replica experimentos descritos em papers científicos. A empresa criou um benchmark próprio com 30 artigos de machine learning e diz que o Faraday acertou 66% das reproduções, contra 33% do o3 da OpenAI e 30% do Claude 3.7 Sonnet da Anthropic. O agente lê o paper, escreve código, executa experimentos e ajusta parâmetros até chegar a resultados comparáveis aos originais.
A Inherent não abriu o benchmark nem detalhou a métrica de acerto. A empresa levantou US$ 28 milhões em rodada seed liderada pela Lightspeed Venture Partners e posiciona o Faraday como um "teammate" para cientistas, não como substituto. O agente está em preview privado, sem preço ou data de disponibilidade geral anunciados.
Benchmark fechado não diz muito sobre uso real
Replicar papers é trabalho pesado e chato, mas a métrica importa menos que o processo. Sessenta e seis por cento de acerto em 30 papers escolhidos pela própria empresa não prova que o agente funcione em produção, com papers fora da amostra, bibliotecas desatualizadas ou dados incompletos. Sem acesso ao benchmark, não dá para saber se o teste mede capacidade geral ou ajuste fino em um domínio estreito.
Para quem constrói, o sinal é que agentes de pesquisa estão saindo do laboratório. Se o Faraday entregar o que promete em escala, reduz o custo de validar ideias e acelerar prototipagem em áreas onde reproduzir o estado da arte é gargalo. Mas até a empresa abrir o teste ou mostrar o agente funcionando em ambiente controlado por terceiros, é promessa de startup em rodada de financiamento.