Đi tới nội dung chính của trang này

Thực đơn

Thực đơn

  • Công ty 
  • Tin tức 
  • Dịch vụ 
  • Công nghệ/Sáng tạo 
  • Tuyển dụng 
  • Thông tin nhà đầu tư 
  • Tính bền vững 
  • Cách thức đại lý mạng 

 

Thông cáo báo chí

bóng đá trực tuyến kèo nhà cái Lab, 3 bài báo được chấp nhận tại ACL 2026, hội nghị hàng đầu trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên

bóng đá trực tuyến kèo nhà cái

CyberAgent Co, Ltd (Trụ sở chính: Shibuya-ku, Tokyo, Chủ tịch kiêm Giám đốc điều hành: Takahiro Yamauchi, TSE Prime Market: Mã chứng khoán 4751) đang làm việc với Sho Hoshino, Ukyo Honda, Peixu Zhang, Taiki Seki, Fumiaki Sato và MAO KEYU, một thực tập sinh thuộc loại nhiệm vụ tại CyberAgent, thuộc tổ chức nghiên cứu và phát triển công nghệ bóng đá trực tuyến kèo nhà cái “Phòng thí nghiệm bóng đá trực tuyến kèo nhà cái”※1Ngoài ra, bài báo của Hideki Murata thuộc công ty con hợp nhất bóng đá trực tuyến kèo nhà cái Shift Co, Ltd (Trụ sở chính: Shibuya-ku, Tokyo, Chủ tịch: Yuito Yoneyama) đã được trình bày tại hội nghị quốc tế "ACL 2026" trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên※2Đây là năm thứ ba liên tiếp bài báo của chúng tôi được chấp nhận tại ACL

"ACL" là một trong những hội nghị có thẩm quyền hàng đầu trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) Các bài viết được chấp nhận sẽ được trình bày tại ACL 2026, được tổ chức tại San Diego, Hoa Kỳ từ ngày 2 đến ngày 7 tháng 7 năm 2026

Ngoài ra còn có workshop đính kèm “' bài viết đã được chấp nhận cho nhiệm vụ phân tích tình cảm liên quan đến văn bản đánh giá※3

■Giới thiệu về ba giấy tờ được chấp nhận

"Phòng thí nghiệm bóng đá trực tuyến kèo nhà cái" thúc đẩy mọi thứ, từ nghiên cứu cơ bản đến khám phá bản chất của trí thông minh, đến ứng dụng vào các dịch vụ thực tế như quảng cáo và tác nhân bóng đá trực tuyến kèo nhà cái cũng như triển khai xã hội

●Phiên họp toàn thể
Nhóm NLP đang tiến hành nghiên cứu cơ bản về ``tạo văn bản quảng cáo tự động'' và ``hiểu cách diễn đạt quảng cáo'' cũng như nỗ lực triển khai xã hội bằng cách giới thiệu công nghệ và kiến thức vào ``Polar Prediction TD'' sử dụng bóng đá trực tuyến kèo nhà cái do công ty chúng tôi cung cấp để dự đoán và tự động tạo văn bản quảng cáo hiệu quả

「」
Tác giả: Sho Hoshino, Ukyo Honda, Peixan Zhang (Phòng thí nghiệm bóng đá trực tuyến kèo nhà cái của CyberAgent)

CoT※4cực kỳ hiệu quả đối với những bài toán đòi hỏi tư duy logic như toán học, nhưng nó có hạn chế là không thể áp dụng cho những bài toán đòi hỏi kiến ​​thức như y học Trong nghiên cứu này, chúng tôi đã xác định lại MMLU chuẩn điển hình thành hai loại: “lý luận biểu tượng” và “vấn đề kiến ​​thức” và xem xét lại các phương pháp này một cách nghiêm ngặt Do đó, Tính tự nhất quán, một phần mở rộng của CoT, được cho là có hiệu quả cho cả hai và đạt được tỷ lệ chính xác cao kỷ lục là 89% khi xác minh bằng GPT-4o Kết quả này dự kiến ​​sẽ được áp dụng cho các sản phẩm như ``sàng lọc bóng đá trực tuyến kèo nhà cái'', sử dụng bóng đá trực tuyến kèo nhà cái để tự động hóa việc sàng lọc các quảng cáo

※4 Chuỗi suy nghĩ: Một phương pháp khiến LLM tạo ra các bước suy luận trung gian một cách rõ ràng trong quá trình giải quyết vấn đề


●Kết quả
Ra mắt vào năm 2023Hiểu hoạt độngNhóm đang tiến hành nghiên cứu với mục đích cung cấp các dịch vụ bóng đá trực tuyến kèo nhà cái hiệu quả hơn bằng cách hiểu rõ hành vi của mọi người trong thế giới thựcNghiên cứu hệ thống ước tính dòng chảy cho các cửa hàng bán lẻ thực tế

「」
Tác giả: Taiki Sekii, Fumiaki Sato (Phòng thí nghiệm bóng đá trực tuyến kèo nhà cái của CyberAgent)

Với bóng đá trực tuyến kèo nhà cái nhận dạng chuyển động thông thường, vấn đề là ''học theo lối tắt'', trong đó các quyết định được đưa ra dựa trên manh mối từ những thông tin không liên quan như lai lịch hoặc diện mạo của một người, chứ không phải dựa trên chính chuyển động Do đó, trong nghiên cứu này, chúng tôi đã đề xuất một khung có tên ``A2O'' sử dụng LLM, có kiến ​​thức về hành vi của con người, làm tác nhân để tự động tối ưu hóa các đối tượng đáng chú ý trong video thông qua thử và sai Công nghệ này được kỳ vọng sẽ góp phần hợp lý hóa việc phân tích và chỉnh sửa video trong sản xuất sáng tạo trong tương lai



bóng đá trực tuyến kèo nhà cái Shift đang thúc đẩy việc triển khai mang tính xã hội của các tác nhân bóng đá trực tuyến kèo nhà cái bằng cách phát triển chuỗi "bóng đá trực tuyến kèo nhà cái Worker", bao gồm "Nền tảng bóng đá trực tuyến kèo nhà cái Worker", một nền tảng vận hành và xây dựng tác nhân bóng đá trực tuyến kèo nhà cái Việc cung cấp các mô hình tối ưu có tính đến hiệu suất và chi phí là một vấn đề cực kỳ quan trọng dẫn đến việc tạo ra giá trị cho khách hàng

「」
Tác giả: MAO KEYU (Đại học Khoa học Tokyo), Eiki Murata (Trụ sở kinh doanh CyberAgent bóng đá trực tuyến kèo nhà cái/bóng đá trực tuyến kèo nhà cái Shift), Ukyo Honda (CyberAgent bóng đá trực tuyến kèo nhà cái Lab)

Khi sử dụng LLM, "Định tuyến LLM", chọn mô hình và cấu hình hệ thống tối ưu theo độ phức tạp và chi phí của nhiệm vụ, đã trở thành một chủ đề nghiên cứu quan trọng Trong bài báo này, chúng tôi xây dựng một vấn đề mới về định tuyến trên các hệ thống đơn/đa tác nhân và đề xuất khung định tuyến hai giai đoạn dựa trên vấn đề này Trong các thử nghiệm trình diễn, chúng tôi đã đạt được hiệu suất vượt quá 15 mức cơ bản điển hình So với mô hình được công bố tiêu chuẩn cao nhất, chi phí suy luận đã giảm 46% với độ chính xác chỉ giảm 2% và cho thấy hiệu suất khái quát hóa cao ngay cả đối với các tác vụ có phân bố khác với dữ liệu huấn luyện Chúng tôi mong muốn sử dụng kết quả của nghiên cứu này làm công nghệ cơ bản cho Nền tảng bóng đá trực tuyến kèo nhà cái Worker, vv do bóng đá trực tuyến kèo nhà cái Shift cung cấp

 
■Tương lai

Kết quả nghiên cứu được chọn lần này sẽ đóng vai trò là nền tảng công nghệ cho công nghệ sản xuất sáng tạo thế hệ tiếp theo và công ty chúng tôi sẽ tiếp tục nghiên cứu “bóng đá trực tuyến kèo nhà cái đánh giá'' công nghệ đánh giá tự động dành cho quảng cáo và ``" loạt
"Phòng thí nghiệm bóng đá trực tuyến kèo nhà cái" sẽ tiếp tục kết hợp công nghệ bóng đá trực tuyến kèo nhà cái vào các sản phẩm để giải quyết các vấn đề kinh doanh và xã hội, đồng thời sẽ tiếp tục nỗ lực nghiên cứu và phát triển nhằm đóng góp cho sự phát triển công nghệ và học thuật


※1 Liên kết với Đại học Khoa học Tokyo Tham gia thực tập theo sứ mệnh từ ngày 1 tháng 10 năm 2025 đến ngày 30 tháng 4 năm 2026
※2
※3 Đạt thứ hạng cao ở nhiều ngôn ngữ (hạng nhất tiếng Anh và tiếng Tatar, hạng 2 tiếng Nhật) trong Tiểu nhiệm vụ 3 của Nhiệm vụ 3 (DimABSA) của SemEval 2026
  「」
  Kosuke Yamada, Sho Takase, Ryosuke Kohita