Zoa Research

Om selskapet

Kvantitative modeller har historisk vært domenespesifikke. Briljante folk bruker sine beste år på å teste variabler, justere hyperparametere og prøve ut arkitekturer innenfor et smalt domene. Men skala er universalmiddelet: Store modeller vil finne mønstre som verken mennesker eller spesialiserte modeller klarte å finne.

Prognoser kan generaliseres. Zoa trener prognosemotorer for hendelser på tvers av domener.

*Automatisert iterasjon*

Store språkmodeller – bygget inn i optimaliseringssløyfer med flere agenter og evaluert mot faste policyer – kan automatisere modelleringssyklusen bygg–test–forbedre. Tenk AlphaEvolve for prognoseproblemer.

*Generelle modeller som utnytter dataene effektivt*

Dagens prognosemodeller er snevert utformet med dype menneskelige forhåndsantakelser. Men større modeller vil slå de beste spesialiserte modellene.

I motsetning til eksisterende hendelsesmodeller utnytter våre modeller data fra mange ulike kontekster og lener seg mindre på menneskelig intuisjon. Og sammenlignet med store språkmodeller er våre modeller bygget med flere induktive forhåndsantakelser og bruker mer regnekraft ved inferens – noe som gjør dem mer dataeffektive.

*Hvorfor det betyr noe*

I realøkonomien kan modellene våre være nyttige for å forutsi svingninger i forsyningskjeder, tilbud og etterspørsel etter energi og til og med jordskjelvrisiko.

Vitenskap er, som Ian Hacking skriver, temmingen av tilfeldigheter. Det er prosessen med å oppdatere forhåndsantakelser steg for steg (omtrent: finn usikkerheten, design et eksperiment som reduserer den, gjennomfør, oppdater). Hvis vitenskap er reduksjon av usikkerhet, er prognoser et avgjørende mål på fremgang.

Bedre prognoser gjør oss bedre i stand til å velge interessante eksperimenter (grovt sett de med størst forventet reduksjon i usikkerhet) og oppdatere forhåndsantakelser. Modellene våre skal brukes av laboratorier og forskere i datatunge domener.

Sams ekskjæreste introduserte ham for Greg på Carnegie Mellon i 2017, og selv om det forholdet ikke varte, har vennskapet gjort det. Etter studiene gikk Greg på Harvard Law School, mens Sam jobbet i tre år på opsjonsdesken i Jane Street, der han bygde opp og ledet et eget utviklingsteam.

Emner