Thông cáo báo chí

AI Lab chọn 6 bài báo tại ICML 2026, hội nghị hàng đầu kèo bóng đá tây ban nha lĩnh vực học máy

AI｜

xem kèo bóng đá (Trụ sở chính: Shibuya-ku, Tokyo, Chủ tịch kiêm Giám đốc điều hành: Takahiro Yamauchi, TSE Prime Market: Mã chứng khoán: 4751) đã thông báo rằng sáu bài báo của các nhà nghiên cứu thuộc AI Lab, một tổ chức nghiên cứu và phát triển công nghệ trí tuệ nhân tạo, sẽ được trình bày tại ICML 2026, một hội nghị quốc tế trong lĩnh vực học máy※1

“ICML” là hội nghị quốc tế được tổ chức hàng năm bởi các nhà nghiên cứu từ khắp nơi trên thế giới và “NeurIPS”※2, đây là một kèo bóng đá tây ban nha những hội nghị uy tín về lĩnh vực machine learning, deep learning, tối ưu hóa, vv
Bài báo được AI Lab chấp nhận năm nay năm thứ 7 liên tiếp※3Ngoài ra, kèo bóng đá tây ban nha số các giấy tờ được công ty chúng tôi chấp nhận gần đây,'' đã được chọn để trình bày miệng Cuộc thi vấn đáp chỉ được trao cho một số lượng hạn chế các bài nghiên cứu được các hiệp hội học thuật chấp nhận và cực kỳ khó, chiếm khoảng 0,7% tổng số bài nộp vào năm 2026

Bài viết được chấp nhận sẽ được trình bày tại "ICML 2026" được tổ chức tại Seoul, Hàn Quốc vào tháng 7 năm 2026

■Nền

kèo bóng đá tây ban nha những năm gần đây, với sự phát triển của công nghệ máy học, người ta tập trung vào việc đưa ra quyết định tối ưu và phân phối quảng cáo hiệu quả bằng AI Tại AI Lab, chúng tôi đang nghiên cứu và phát triển nhiều loại công nghệ AI, đồng thời tăng cường hợp tác giữa ngành-học viện với các trường đại học và tổ chức học thuật Chúng tôi đã tích cực theo đuổi nghiên cứu nhằm vào các chiến lược ra quyết định kèo bóng đá tây ban nha các dịch vụ thực tế, chẳng hạn như phát triển công nghệ để trình bày văn bản quảng cáo phù hợp với người dùng kèo bóng đá tây ban nha quảng cáo trên Internet và phát triển công nghệ cho phép xác minh hiệu quả chính xác hơn

Sáu bài báo được chấp nhận gần đây tại ICML 2026 đề xuất các phương pháp mới để đánh giá và tìm hiểu các chiến lược ra quyết định này hiệu quả hơn và có độ chính xác cao, đồng thời được kỳ vọng sẽ dẫn đến ứng dụng cho các dịch vụ kèo bóng đá tây ban nha tương lai và phát triển các phương pháp tiếp thị mới

■Tóm tắt bài viết

“Quy tắc tính điểm chính xác và thước đo hiệu chỉnh cho phân tích dữ liệu được kiểm duyệt theo khoảng thời gian”
Tác giả: Hiroki Yanagisawa, Shunta Akiyama (Phòng thí nghiệm AI của CyberAgent)
Phương pháp dự đoán, dưới dạng phân bố xác suất, khoảng thời gian mà người dùng sẽ thực hiện mua hàng sau khi xem quảng cáo hoặc khoảng thời gian để khách hàng rời khỏi dịch vụ, được gọi là "phân tích thời gian tồn tại" Nghiên cứu này đã phát triển một công nghệ mới để cải thiện độ chính xác của việc phân tích “dữ liệu được kiểm duyệt theo khoảng thời gian”, kèo bóng đá tây ban nha đó sự xuất hiện của một sự kiện chỉ có thể được xác nhận kèo bóng đá tây ban nha một khoảng thời gian cụ thể Chúng tôi đã đề xuất chỉ số đánh giá toán học đầu tiên trên thế giới cho phép mô hình dự đoán tìm hiểu chính xác phân bố xác suất thực và đã chứng minh tính hợp lệ của nó về mặt lý thuyết Thông qua các thử nghiệm sử dụng dữ liệu kèo bóng đá tây ban nha thế giới thực, chúng tôi xác nhận rằng mô hình AI được đào tạo bằng chỉ số đề xuất cho thấy hiệu suất dự đoán cao và tính linh hoạt vượt trội tương đương hoặc tốt hơn các phương pháp thống kê thông thường, cải thiện đáng kể độ chính xác phân tích kèo bóng đá tây ban nha phân tích thời gian sống sót thực tế

▼Tham khảo


「」
Tác giả: Sho Sonoda (RIKEN/CyberAgent AI Lab), Shunta Akiyama (CyberAgent AI Lab), Tomoya Uesato (CyberAgent AI Lab/Viện Tin học Quốc gia)
Các hệ thống chứng minh định lý (chứng minh định lý dựa trên tác nhân), tự động giải quyết các vấn đề toán học phức tạp bằng cách kết hợp các mô hình suy luận toán học với các công cụ như tìm kiếm và xác minh hình thức, đã đạt được kết quả tuyệt vời kèo bóng đá tây ban nha những năm gần đây, nhưng nền tảng lý thuyết về lý do tại sao những suy luận phức tạp như vậy lại thành công vẫn chưa rõ ràng

kèo bóng đá tây ban nha nghiên cứu này, chúng tôi đã sử dụng mô hình toán học để xây dựng xác suất mà hệ thống AI này sẽ đưa ra câu trả lời đúng (xác suất thành công bằng chứng thống kê) và lần đầu tiên trên thế giới, về mặt lý thuyết, chúng tôi đã làm rõ ảnh hưởng của quá trình tìm kiếm và cấu trúc dữ liệu đến hiệu suất Điều này tạo ra một công cụ mới để phân tích toán học khi nào và tại sao các hệ thống AI tiên tiến thành công kèo bóng đá tây ban nha việc giải quyết các vấn đề phức tạp kèo bóng đá tây ban nha thế giới thực


「」
Tác giả: Shinsaku Sakagami (Phòng thí nghiệm AI của CyberAgent/Viện Tin học Quốc gia/RIKEN), Bao gồm (Viện Toán thống kê/Đại học Tohoku/RIKEN), Yuzhou Cao (Đại học Công nghệ Nanyang)
kèo bóng đá tây ban nha ``dự đoán cấu trúc trực tuyến'', liên tục đưa ra các dự đoán về dữ liệu đầu vào, có một giới hạn đối với sự đảm bảo về mặt lý thuyết về mức độ chính xác của dự đoán có thể được duy trì kèo bóng đá tây ban nha một ``môi trường không ổn định'', nơi xu hướng dữ liệu thay đổi theo thời gian

kèo bóng đá tây ban nha nghiên cứu này, chúng tôi đã làm rõ về mặt toán học giới hạn trên của tổn thất dự đoán tích lũy tùy thuộc vào mức độ thay đổi môi trường và mức độ phức tạp cần thiết để theo kịp các điều kiện thay đổi Đặc biệt, về mặt lý thuyết, chúng tôi đã chứng minh rằng độ chính xác cao có thể được duy trì ngay cả kèo bóng đá tây ban nha môi trường có xu hướng dữ liệu thay đổi nếu có thể theo dõi một công cụ dự đoán tốt với một vài thay đổi Hơn nữa, chúng tôi đã đề xuất một phương pháp thiết lập tốc độ học tập giúp tăng hiệu quả học tập và xác nhận rằng nó hoạt động hiệu quả kèo bóng đá tây ban nha các thử nghiệm trình diễn


「」
Tác giả: Kenyuki Abe, Mitsuo Sakamoto, Kaito Ario (CyberAgent AI Lab), Atsushi Iwasaki (Đại học Điện tử Truyền thông)
kèo bóng đá tây ban nha những năm gần đây, "các vấn đề tối ưu hóa minimax" ngày càng trở nên quan trọng kèo bóng đá tây ban nha nhiều nhiệm vụ học máy, bao gồm cả việc ra quyết định kèo bóng đá tây ban nha môi trường đa tác nhân và học các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn kèo bóng đá tây ban nha những vấn đề như thế này, tính không ổn định và tốc độ học tập chậm chạp là vấn đề và các cách tiếp cận vấn đề này là ổn định và tăng tốc độ học tập bằng cách thay đổi hướng cập nhật của cả hai người ra quyết định Mặt khác, có một vấn đề với cách tiếp cận này là có thể không đạt được mô hình tối ưu cuối cùng

kèo bóng đá tây ban nha nghiên cứu này, chúng tôi đã đề xuất một cách tiếp cận mới gọi là ``nhiễu loạn bất đối xứng'' chỉ thay đổi hướng cập nhật của mô hình của một người ra quyết định Về mặt lý thuyết và thực nghiệm, chúng tôi đã chứng minh rằng điều này cho phép chúng tôi đạt được một mô hình tối ưu kèo bóng đá tây ban nha nhiều điều kiện khác nhau kèo bóng đá tây ban nha khi vẫn duy trì khả năng học nhanh vốn là một lợi thế của các phương pháp truyền thống


"Sự hội tụ lần lặp cuối cùng của các phương pháp gradient chính quy cho các bất đẳng thức biến phân đơn điệu ngẫu nhiên"
Tác giả: Shinji Ito (Đại học Tokyo/Viện nghiên cứu vật lý và hóa học), Taira Tsuchiya (Đại học Tokyo/Viện nghiên cứu vật lý và hóa học), Kaito Ario, Kenyuki Abe (Phòng thí nghiệm AI của CyberAgent)
kèo bóng đá tây ban nha môi trường nhiều tác nhân, mỗi người ra quyết định không nhất thiết phải có thông tin chính xác và phải học dựa trên những quan sát nhiễu Phát triển một phương pháp có thể thực hiện việc học ổn định và nhanh chóng kèo bóng đá tây ban nha những điều kiện không chắc chắn như vậy đã trở thành một vấn đề quan trọng

kèo bóng đá tây ban nha nghiên cứu này, chúng tôi đã đề xuất một thuật toán học được đảm bảo về mặt lý thuyết để có thể tiến hành học với tốc độ tương xứng với lượng nhiễu có kèo bóng đá tây ban nha các quan sát Hơn nữa, chúng tôi tiết lộ rằng việc học tập tăng tốc khi tiếng ồn nhỏ, cho thấy khả năng cải thiện đáng kể hiệu quả học tập kèo bóng đá tây ban nha môi trường có nhiều điều không chắc chắn

▼Tham khảo


“Mô hình hóa quá trình chuyển đổi đồng biến để ước tính hiệu quả hiệu quả điều trị theo chiều dọc kèo bóng đá tây ban nha các thử nghiệm ngẫu nhiên”
Tác giả: Shota Yasui (CyberAgent AI Lab), Tatsushi Oka (Đại học Keio), Naoki Chihara (Đại học Osaka)
kèo bóng đá tây ban nha thử nghiệm A/B, một kèo bóng đá tây ban nha những phương pháp xác minh tính hiệu quả quan trọng, rất khó để nắm bắt chính xác tác động lâu dài của các biện pháp đã triển khai, chẳng hạn như khi nào hiệu ứng sẽ xuất hiện và chúng sẽ kéo dài bao lâu

kèo bóng đá tây ban nha nghiên cứu này, chúng tôi đã phát triển một khung phân tích mới ước tính tác động lâu dài của chính sách với độ chính xác và hiệu quả cực cao bằng cách lập mô hình toán học những thay đổi về dữ liệu hành vi và trạng thái người dùng theo thời gian Điều này cho phép đưa ra quyết định kinh doanh dựa trên dữ liệu thông minh hơn, gọn gàng hơn

▼Tham khảo

■Tương lai

Kết quả của nghiên cứu này sẽ được sử dụng kèo bóng đá tây ban nha các cuộc đấu giá quảng cáo kèo bóng đá tây ban nha quảng cáo trên Internet và công ty của chúng tôiĐại lý giá, nền tảng phát video, vv
"AI Lab" sẽ tiếp tục kết hợp công nghệ AI 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 để đóng góp vào sự phát triển công nghệ và học thuật



※1：
※2：
※3：
ICML 2025(Thông cáo báo chí）
ICML 2024(Thông cáo báo chí)
ICML 2023(Thông cáo báo chí）
ICML 2022(Thông cáo báo chí）
ICML 2021(Thông cáo báo chí）
ICML 2020(Thông cáo báo chí）