Стартап Mirror Particle разрабатывает базовую модель поведения людей
Двухлетний стартап Mirror Particle из Сан-Франциско разрабатывает базовую модель мира для прогнозирования человеческого поведения, в то время как рынок подобных решений активно привлекает сотни миллионов долларов инвестиций.
Ограничения языковых моделей
Современные методы прогнозирования поведения опираются на большие языковые модели путем их промптинга или тонкой настройки. Однако основатель и генеральный директор Mirror Particle Абхивьякти Ахуджа считает этот подход тупиковым, поскольку языковые модели обучаются лишь на письменной речи.
По ее словам, люди обладают визуальным восприятием, пространственным мышлением и социальным интеллектом, которые обычные модели не учитывают. Из-за этого стартап решил создать базовую модель с нуля, способную моделировать изменения человека во времени, а не фиксировать его статичное состояние.
Источники данных и технологии
Mirror Particle использует проприетарную комбинацию данных, включающую информацию о клиентах заказчиков, текущие события, поп-культуру и социальные сети. Большой упор делается на реальное поведение людей, а не на результаты опросов.
Основатели компании имеют технический бэкграунд: Абхивьякти Ахуджа изучала нейробиологию и компьютерные науки и работала в Amazon Robotics вместе с сооснователями Уиллом Сонгом и Томсоном Йеном.
Применение в бизнесе и планы
Первая стратегия выхода на рынок ориентирована на маркетинговые исследования и стратегию брендов. Движок компании позволяет прогнозировать потребительское поведение и объяснять причины поступков аудитории.
В одном из пилотных проектов технология помогла бренду корма для домашних животных выявить проблему восприятия марки вместо подбора картинок для упаковки. В будущем стартап планирует перейти от анализа больших групп населения к индивидуальным инсайтам.
Что это значит для пользователей
- Технология полезна для брендов и маркетологов, которым нужно прогнозировать поведение потребителей и понимать скрытые причины их выбора.
- Компания уже привлекла ангельский раунд инвестиций и готовится закрыть первый венчурный раунд, участвуя в конкурсе Startup Battlefield.
- При тестировании используется комбинация клиентских данных, соцсетей и актуальных трендов для анализа реальных действий аудитории.
- В отличие от традиционных LLM, модель создается с нуля для симуляции развития человека и изменения его мотивации во времени.
Источник: techcrunch.com
Обсудить в Telegram
