# Gerald Woo ## 定義 Gerald Woo は [[Datadog]] AI Research の研究者で、[[Toto]] 2.0 の著者の一人。([[@2026__Datadog__Toto-2.0-Time-Series-Forecasting-Enters-the-Scaling-Era]]) 2024 年時点では [[Salesforce AI|Salesforce AI Research]] に所属し、時系列基盤モデル Moirai-MoE の共著者だった([[@2024__arXiv__Moirai-MoE - Empowering Time Series Foundation Models with Sparse Mixture of Experts]])。Salesforce(Moirai/Moirai-MoE)から Datadog(Toto)への移籍は、時系列基盤モデル研究者の企業間移動の一例。 さらに遡ると、2023 年時点では Salesforce AI Research と Singapore Management University に二重所属し、[[Chenghao Liu]]・Akshat Kumar・[[Doyen Sahoo]] と共に CloudOps ドメインの大規模時系列データセット(azure2017・borg2011・ali2018)を導入し、masked encoder Transformer + RoPE + Student-T 分布という事前学習レシピの実証的基盤を築いた([[@2023__arXiv__Pushing the Limits of Pre-training for Time Series Forecasting in the CloudOps Domain]])。この研究は後の Moirai/Moirai-MoE のアーキテクチャ選択(masked encoder ベース)につながる先駆的研究と位置づけられる。 ## 関連 - エンティティ: [[Datadog]] / [[Toto]] / [[Emaad Khwaja]] / [[Chris Lettieri]] / [[Ameet Talwalkar]] / [[David Asker]] / [[Salesforce AI]] / [[Singapore Management University]] - ソース: [[@2026__Datadog__Toto-2.0-Time-Series-Forecasting-Enters-the-Scaling-Era]] / [[@2024__arXiv__Moirai-MoE - Empowering Time Series Foundation Models with Sparse Mixture of Experts]] / [[@2023__arXiv__Pushing the Limits of Pre-training for Time Series Forecasting in the CloudOps Domain]] ## 出典 - [[@2026__Datadog__Toto-2.0-Time-Series-Forecasting-Enters-the-Scaling-Era]] - [[@2024__arXiv__Moirai-MoE - Empowering Time Series Foundation Models with Sparse Mixture of Experts]] - [[@2023__arXiv__Pushing the Limits of Pre-training for Time Series Forecasting in the CloudOps Domain]] — CloudOps 時系列事前学習の筆頭著者