当事件识别系统开始稳定运行后,万象视界逐渐把“未来事件库”从一个产品功能提升为公司的核心数据工程。
团队希望解决的问题开始变得更大。
现实世界每天都会产生大量关于未来的信息。一家公司公布下一年度经营目标,一家科技企业确定产品发布时间,一项经济数据等待公布,一场体育赛事已经排入日程。这些信息分散在新闻、公告、报告和不同数据库中,很少以统一方式被组织起来。
万象视界希望把它们重新结构化。
在系统中,一个未来事件不再只是一句话,而是一组可以被机器读取的数据。
事件涉及谁、预计在什么时间发生、可能出现哪些结果、依据什么标准确认,以及目前有哪些公开信息与它有关,都会被分别记录。
事件之间也开始建立联系。
一家企业可能同时对应产品发布、经营目标和其他多个未来节点;一个行业数据的变化,也可能同时影响不同公司的相关事件。
万象视界开始尝试把这些原本独立的问题连接起来。
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人工智能在其中承担越来越重要的角色。
算法持续读取公开信息,发现新的未来目标,并与数据库中已有事件进行比对。如果发现相同事件,系统更新相关资料;如果识别出新的未来节点,则进入候选库等待审核。
这使“未来事件库”开始拥有持续生长的能力。
一些事件在几天内就会产生结果,另一些则可能持续数月甚至更长时间。最终结果出现之后,事件也不会从数据库中消失,而是与此前的概率轨迹一起进入历史记录。
因此,万象视界开始积累两类数据。
一类记录现实最终发生了什么,另一类记录在结果出现之前,市场曾经如何判断它。
团队认为,当事件数量足够大之后,这些数据之间可能形成新的关联。
万象视界也由此逐渐从一个展示预测概率的平台,向更底层的数据系统延伸。
它试图做的,是把现实世界中大量尚未发生的事情整理成可以持续更新、比较和回溯的数据。
而当“未来”开始以数据库的形式被长期保存之后,平台接下来需要记录的,就是每一个概率究竟如何随时间发生变化。
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