Что делает компания / проект?

Vectorspace AI (VXV) — это крипто-стартап, ориентированный на данные, и самый простой способ понять, что мы делаем, — это сразу перейти к нему, наблюдая за реальным событием, которое привело к возможности получения прибыли на основе нашей обработки и понимания естественного языка (NLP / NLU) в реальном времени и связаны с так называемым «информационным арбитражем».

Особенности

Vectorspace AI (VXV) — платформа поддерживает исследовательские группы в области космических биологических наук, а также поставщиков данных, фонды и учреждения, создавая по запросу наборы данных корреляционной матрицы NLP / NLU. Vectorspace AI (VXV) особенно заинтересованы в том, как может заставить машины обмениваться информацией друг с другом или обмениваться данными таким образом, чтобы минимизировать выбранную функцию потерь. Vectorspace AI — дать возможность любой группе, анализирующей данные, сэкономить время путем проверки гипотез или проведения экспериментов с более высокой пропускной способностью.

Технологи

• В ядре Vectorspace системы, как вы видите почти в реальном времени, вы заметите, что обрабатывает информацию, такую ​​как рецензируемая научная литература, поскольку она публикуется поминутно из Национальной медицинской библиотеки вместе с другими источники новостей и информации. Затем платформа обрабатывает эти данные, моделируя их с помощью комбинации или ансамбля языковых моделей, включая OpenAI GPT-3 (2020) , Google BERT (2018) , word2vec (2013) и другие, основанные на методах векторного пространства, разработанных в Национальной лаборатории Лоуренса Беркли (2008). ) Отдел биологических наук. Строятся индексы векторного пространства, вычисляются отношения с результирующими наборами данных, доступными через API
• Защищено патентами: API запатентованные алгоритмы основаны на вариантах, проверенных в расширенных приложениях обработки / понимания естественного языка (NLP / NLU) и машинного обучения (ML). Эти варианты основаны на патентах, изобретенных нашей командой, включая систему и метод создания сети взаимоотношений — К. Фрэнкс, Калифорния Майерс, Р. М. Подовски — патент США 7 987 191, 2011 г., в сотрудничестве с лабораторией национального подразделения биологических наук Лоуренса Беркли.
• Происхождение данных, происхождение и управление: Происхождение и происхождение данных очень важно. Наш хэш Data Provenance Pipeline (DPP) контролирует происхождение данных. Знать, откуда берутся ваши данные, и насколько они надежны, чрезвычайно важно, особенно в областях бионауки и финансовых учреждений, которые ежедневно полагаются на надежные данные для принятия решений на миллиард долларов.
• Алгоритмически сгенерированные наборы данных: API платформа позволяет проводить глубокий анализ глобальных тенденций в рецензируемых опубликованных научных статьях, патентах, новостях, данных в Интернете и исследованиях с целью контекстно-контролируемого NLP, NLU, NLI, NLG и анализа настроений, открывая уникальные возможности для непрерывного информационного арбитража.

Функциональность API с поддержкой кошелька VXV

Наш ключ API с поддержкой кошелька VXV позволяет любой компании подписаться на наши службы API для потоковой передачи контекстно-контролируемых наборов данных NLP / NLU по запросу, до 1440 вызовов в день, для анализа в реальном времени. Уровни многоуровневой подписки, где для каждого уровня требуется разное количество VXV, позволяют использовать специализированные услуги и дают продвинутым пользователям возможность «завоевать рынок» избранными ценными наборами данных. Другие важные функции, предоставляемые VXV, относятся к 1) дополнительному источнику данных и службам отслеживания для ряда параметров, расчетов и исходных показателей источника данных, выполняемых для каждого снимка набора данных, и 2) межмашинному взаимодействию векторов функций в реальном времени для минимизации функция потерь.

Расширение возможностей розничных трейдеров и инвесторов всех видов

Одна из наших целей — предоставить розничным трейдерам и инвесторам передовые инструменты, используемые для торговли на финансовых и криптовалютных рынках по-новому. Наборы данных корреляционной матрицы Vectorspace с контекстным управлением можно использовать для создания того, что мы называем «тематическими корзинами».

Это группы активов, таких как акции или криптовалюты, которые разделяют известные и скрытые отношения друг с другом в контексте глобального события, темы или темы. Обнаружение скрытых взаимосвязей между акциями, организациями и глобальными событиями, основанных на симпатической, симбиотической, паразитической или скрытой запутанности, может привести к уникальным возможностям, связанным с «информационным арбитражем».