42AI获得6250万美元种子轮融资，用于打造行为世界模型

据TechCrunch报道，以色列初创公司42AI于2026年11月2日结束隐身状态，宣布获得6250万美元种子轮融资，并推出一款在金融经纪公司运行的行为世界模型。创始人告诉TechCrunch，该系统会估算个人客户在环境变化时可能采取不同举动的概率。

首席执行官兼联合创始人Amit Gal-Or告诉TechCrunch，这笔资金由创始人和Infinity Group在三年间提供，并非全部来自外部投资者。Infinity由他的父亲Amir Gal-Or创立；Amir Gal-Or同时担任42AI董事长，也是公司的联合创始人。Ehud Ezra担任首席技术官，也是公司的联合创始人。

Gal-Or表示，42AI与10家大型经纪公司合作，正在接纳更多客户，营收超过七位数，但他没有透露具体金额。客户可以支付固定费用，也可以按平台帮助其创造的价值的一定比例付费。他说，一家经纪公司通过动态对冲创造了约3000万美元的额外价值。

行为模型如何运作

Gal-Or和Ezra告诉TechCrunch，人的行为具有概率性，而非确定性。他们表示，42AI试图识别行为背后的动机，而不是简单地根据以往行动推断未来；模型会针对不同情境下可能作出的决定分配概率。

Ezra表示，对于经纪公司客户，输入数据可以包括了解客户及客户 onboarding 流程、客户支持和销售互动、资金转账及交易。分析的信号包括情绪、语音、通话频率、买卖时机，以及同期的市场状况。

TechCrunch报道，这些观察结果会被转换为对特征的数学表征，并输入基于Transformer的世界模型。另一个语言模型则负责生成预测结果的解释。Ezra表示，训练奖励机制旨在让模拟过程保留个体的内在倾向：通常厌恶风险的人不应突然被模型设定为冒险者。

训练数据与公布的结果

Gal-Or表示，42AI花了三年时间开发这一方法，将心理学研究与神经科学、遗传学相结合，并听取心理学和创伤后应激障碍（PTSD）专家以及化学家Dan Shechtman的建议。团队最初通过心理评估和行为情境研究了数千人，随后加入了涵盖200多万人的政府及生物样本库数据集。他说，之后客户数据集的覆盖人数扩大到近3000万。

TechCrunch报道，42AI宣称其市场交易预测准确率为98%。Gal-Or澄清，这一指标衡量的是交易流是否落在预测范围内，而不是能否正确预测每一笔交易。他还公布了交易方向和交易量的F1分数，范围为0.8至0.85。F1衡量分类模型在正确预测、误报和漏报之间的平衡情况。

创始人承认，系统的准确率存在上限，因为它无法获知一个人经历的一切。Ezra表示，缺少重要情境信息时，准确率也会下降，例如朋友或同事的建议改变了某人的交易决定。

Ben Yellin、Ezra、Mark Foreman和Shula Grinapol于2026年2月19日向arXiv提交了一篇预印本，介绍了一种经过微调的大型行为模型，旨在根据结构化、高维度的心理测量特征档案，预测个人的策略性选择。作者称，该模型使用专有数据集进行训练，数据集将稳定的性情倾向、动机状态和情境限制与观察到的选择联系起来。

在一项使用留出情境进行的评估中，作者报告称，与未经适配的Llama-3.1-8B-Instruct基础模型相比，该模型的行为预测效果更好；在以大五人格特征为条件时，其表现与前沿基准模型相当。他们还报告称，随着特征档案更加详尽，该模型仍能从中获益；而基于提示的基准模型则表现出复杂度上限。

经纪业务应用与明示局限

在42AI的网站上，该公司介绍了一套行为技术体系，可将原始数据转化为行为驱动因素，预测个体对特定事件的反应及其长期行为，模拟变量变化，并提供解释。网站列出的响应时间为：世界模型为1–10毫秒，大型行为模型为2–12毫秒。

该网站称，这项服务可按交易品种、方向和数量，提前最多24小时预测每位客户的交易。网站还将提前掌握风险敞口、动态对冲、尾部风险管理，以及降低滑点和风险价值列为经纪业务应用。Gal-Or告诉TechCrunch，客户利用该系统管理流动性、保证金要求和对冲敞口。

Gal-Or表示，已部署的系统不需要个人身份信息，模型也永远不会知道这个人是谁。TechCrunch报道，尽管如此，42AI仍会根据关联的客户活动建立个人行为档案。

TechCrunch提出，客户可能利用有关自己客户的预测。Ezra称，这是一个合理的担忧。创始人提到了监管、监控和内部道德委员会；Gal-Or则表示，这项技术有助于应对这类风险。TechCrunch报道称，他们没有说明具体机制，无法阻止客户利用预测来获得相对于被分析对象的优势。

创始人告诉TechCrunch，42AI正在探索游戏、欺诈防范和网络安全领域，并希望最终让机器人和AI智能体使用该模型来理解人。Ezra表示，模型必须根据每个新领域的规则和背景进行训练。Gal-Or还表示，公司计划筹集更多资金。

要将应用扩展到有记录的经纪业务部署之外，就需要进行Ezra所述的领域专属训练；而42AI已表明的融资计划是筹集更多资金。