Zoa Research

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Tradicionalmente, los modelos cuantitativos son específicos de cada dominio. Gente brillante dedica sus mejores años a probar variables, ajustar hiperparámetros e iterar arquitecturas dentro de un ámbito muy acotado. Pero la escala es la panacea: los modelos grandes encontrarán patrones que ni las personas ni los modelos especializados han sabido ver.

La predicción se generaliza. Zoa entrena motores de predicción de eventos que funcionan en distintos dominios.

*Automatizar la iteración*

Los LLM, integrados en bucles de optimización multiagente y evaluados frente a políticas fijas, pueden automatizar el ciclo de modelado de construir, probar y mejorar. Piensa en un AlphaEvolve para problemas de predicción.

*Modelos generales eficientes con los datos*

Los modelos de predicción actuales se diseñan para casos muy concretos y con muchos supuestos previos humanos. Pero los modelos más grandes superarán a los modelos especializados más avanzados.

A diferencia de los modelos de eventos actuales, los nuestros aprovechan datos de contextos muy diversos y dependen menos de la intuición humana. Y, frente a los LLM, nuestros modelos incorporan más sesgos inductivos y se apoyan más en el cómputo en tiempo de inferencia, lo que mejora la eficiencia con los datos.

*Por qué importa*

En la economía real, nuestros modelos podrían servir para prever la volatilidad de las cadenas de suministro, la oferta y la demanda de energía o incluso el riesgo de terremotos.

La ciencia, escribe Ian Hacking, es la domesticación del azar. Es el proceso de actualizar los supuestos previos de forma iterativa (algo así como: identificar la incertidumbre, idear un experimento para reducirla, ejecutarlo y actualizar). Si la ciencia es reducción de la incertidumbre, la predicción es una medida clave del progreso.

Predecir mejor nos permite elegir experimentos interesantes (a grandes rasgos, los que prometen reducir más la incertidumbre) y actualizar los supuestos previos. Nuestros modelos los usarán laboratorios y académicos en ámbitos con grandes volúmenes de datos.

La exnovia de Sam le presentó a Greg en Carnegie Mellon en 2017 y, aunque aquella relación no duró, su amistad sí. Después de la universidad, Greg fue a la Facultad de Derecho de Harvard, mientras que Sam pasó tres años en la mesa de opciones de Jane Street, donde creó y dirigió un equipo satélite de desarrollo.

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