Zoa Research

Giới thiệu

Xưa nay, các mô hình định lượng thường chỉ gói gọn trong một lĩnh vực. Những người cực kỳ giỏi dành những năm tháng đẹp nhất để thử nghiệm đặc trưng, tinh chỉnh siêu tham số và lặp đi lặp lại kiến trúc trong một phạm vi hẹp. Nhưng quy mô mới là liều thuốc vạn năng: các mô hình lớn sẽ tìm ra những quy luật mà con người, và cả các mô hình chuyên biệt, không thể nhận ra.

Dự báo có tính tổng quát. Zoa huấn luyện các cỗ máy dự báo sự kiện xuyên lĩnh vực.

*Tự động hóa vòng lặp*

LLM — được đặt trong các vòng tối ưu đa tác tử và đánh giá theo những chính sách cố định — có thể tự động hóa chu trình xây dựng, kiểm thử, cải tiến mô hình. Hãy hình dung một AlphaEvolve dành cho các bài toán dự báo.

*Mô hình tổng quát, tiết kiệm dữ liệu*

Các mô hình dự báo ngày nay được thiết kế hẹp, dựa nhiều vào giả định sẵn có của con người. Nhưng các mô hình lớn hơn sẽ vượt qua những mô hình chuyên biệt tốt nhất hiện nay.

Khác với các mô hình sự kiện hiện có, mô hình của chúng tôi khai thác dữ liệu từ nhiều bối cảnh và ít phụ thuộc vào trực giác con người hơn. So với LLM, mô hình của chúng tôi được xây dựng với nhiều giả định quy nạp hơn và dựa nhiều hơn vào năng lực tính toán lúc suy luận — giúp tận dụng dữ liệu hiệu quả hơn.

*Vì sao điều này quan trọng*

Trong nền kinh tế thực, mô hình của chúng tôi có thể giúp dự báo biến động chuỗi cung ứng, cung — cầu năng lượng, thậm chí cả rủi ro động đất.

Như Ian Hacking từng viết, khoa học là việc thuần hóa sự ngẫu nhiên. Đó là quá trình liên tục cập nhật các giả định (đại loại: xác định điều chưa chắc chắn, thiết kế thí nghiệm để giảm bớt nó, thực hiện, rồi cập nhật). Nếu khoa học là giảm bớt sự bất định, thì dự báo là thước đo then chốt cho sự tiến bộ.

Dự báo tốt hơn giúp chúng ta chọn được những thí nghiệm đáng làm (đại khái là những thí nghiệm kỳ vọng giảm bất định nhiều nhất) và cập nhật giả định. Mô hình của chúng tôi sẽ được các phòng thí nghiệm và giới học thuật dùng trong những lĩnh vực giàu dữ liệu.

Năm 2017, bạn gái cũ của Sam giới thiệu anh với Greg khi cả hai còn học ở Carnegie Mellon; mối tình ấy không kéo dài, nhưng tình bạn của họ thì vẫn còn. Sau đại học, Greg vào Trường Luật Harvard, còn Sam làm ba năm tại Jane Street ở bàn giao dịch quyền chọn, xây dựng và dẫn dắt một nhóm phát triển vệ tinh.

Chủ đề