Zoa Research

نبذة عن الشركة

تاريخيًا، كانت النماذج الكمية خاصة بمجال واحد. فأشخاص بارعون يقضون أفضل سنواتهم في اختبار الخصائص وضبط المعاملات الفائقة وتكرار تجربة البُنى داخل مجال ضيق. لكن الحجم هو الدواء الشافي: النماذج الكبيرة ستجد أنماطًا عجز عنها البشر والنماذج المتخصصة.

التنبؤ قابل للتعميم. وZoa تدرّب محركات تنبؤ بالأحداث عابرة للمجالات.

*أتمتة التكرار*

يمكن للنماذج اللغوية الكبيرة، حين تُدمج في حلقات تحسين متعددة الوكلاء وتُقيَّم وفق سياسات ثابتة، أن تؤتمت دورة النمذجة القائمة على البناء والاختبار والتحسين. تخيّل AlphaEvolve لمسائل التنبؤ.

*نماذج عامة فعّالة في استخدام العينات*

نماذج التنبؤ اليوم مصممة لمجالات ضيقة وتعتمد على افتراضات بشرية مسبقة عميقة. لكن النماذج الأكبر ستتفوق على أحدث النماذج المتخصصة.

وعلى خلاف نماذج الأحداث القائمة، تستفيد نماذجنا من بيانات من سياقات متعددة وتعتمد أقل على الحدس البشري. ومقارنة بالنماذج اللغوية الكبيرة، تُبنى نماذجنا بافتراضات استقرائية مسبقة أكثر وتعتمد أكثر على الحوسبة وقت الاستدلال، ما يحسّن كفاءتها في استخدام العينات.

*لماذا يهم ذلك*

في الاقتصاد الحقيقي، قد تفيد نماذجنا في التنبؤ بتقلبات سلاسل الإمداد، والعرض والطلب على الطاقة، بل وحتى مخاطر الزلازل.

العلم، كما يكتب Ian Hacking، هو ترويض المصادفة. إنه عملية تحديث متكرر للافتراضات المسبقة (على نحو: حدّد عدم اليقين، وصمّم تجربة لتقليله، ونفّذها، ثم حدّث). وإذا كان العلم تقليصًا لعدم اليقين، فالتنبؤ مقياس حاسم للتقدم.

التنبؤ الأفضل يحسّن قدرتنا على اختيار التجارب المثيرة للاهتمام (أي تقريبًا تلك التي يُتوقع أن تقلص عدم اليقين أكثر من غيرها) وتحديث الافتراضات المسبقة. وستستخدم نماذجنا المختبرات والأكاديميون في المجالات الغنية بالبيانات.

عرّفت صديقة Sam السابقة إياه على Greg في Carnegie Mellon عام 2017، ورغم أن تلك العلاقة لم تدم، فإن صداقتهما دامت. بعد الجامعة التحق Greg بكلية الحقوق في Harvard، فيما عمل Sam ثلاث سنوات في Jane Street بمكتب الخيارات، حيث بنى فريق تطوير فرعيًا وقاده.

المواضيع