Chúng tôi sẽ tham gia 12 bài thuyết trình bao gồm kèo bóng đá châu á chung, 3 phiên áp phích và phiên lập kế hoạch tại Hội nghị quốc gia của Hiệp hội trí tuệ nhân tạo Nhật Bản (JSAI2025)

JSAI 2025 là sự kiện học thuật về AI lớn nhất Nhật Bản do Hiệp hội Trí tuệ nhân tạo Nhật Bản (JSAI) tổ chức Năm 2025 sẽ là lần thứ 39 Để đáp lại sự bùng nổ gần đây của AI sáng tạo, những người tham gia bao gồm từ các nhà kèo bóng đá châu á, doanh nhân cho đến sinh viên Số lượng người tham gia dự kiến ​​sẽ tăng hơn nữa từ con số khoảng 3800 người tham gia tại JSAI 2024 (Thành phố Hamamatsu, tỉnh Shizuoka) (bao gồm khoảng 2900 người tham gia địa phương)
Trong thời gian diễn ra sự kiện, chúng tôi sẽ tổ chức các phiên liên quan đến EXPO 2025 (Osaka/Kansai Expo) và là nơi trao đổi thông tin, khám phá sức mạnh tổng hợp giữa công nghệ AI tiên tiến và các sáng kiến của Expo

======================================================================

Chủ đề: Thực nghiệm đánh giá sự liên kết bằng cách tự học mô hình ngôn ngữ quy mô lớn của Nhật Bản

Ngày giờ: 27/5 (Thứ Ba) 13:40 - 14:00

Người trình bày: Mitsuo Sakamoto1, Yu Jinnai1, Tetsuro Morimura1, Kenji Abe1, Kaito Ariu1 (1 CyberAgent Co, Ltd)

Tóm tắt: Trong kèo bóng đá châu á này, chúng tôi đã so sánh các phương pháp tổng hợp cho dữ liệu ưu tiên bằng cách sử dụng tập dữ liệu Answer Cẩn thận của Nhật Bản Kết quả thử nghiệm cho thấy phương pháp tự tổng hợp sử dụng CALM3 đạt được hiệu quả căn chỉnh tương tự như phương pháp tổng hợp sử dụng mô hình phần thưởng, thể hiện tính hiệu quả của phương pháp này trong môi trường dữ liệu nhỏ tiếng Nhật

URL:


======================================================================

Chủ đề: Căn chỉnh AI

Ngày giờ: 27/5 (Thứ Ba) 13:40 - 15:20

Người thuyết trình: Yusuke Hayashi (AI Alignment Network), Kotaro Sakamoto (Đại học Tokyo), Akira Waji (LINE Yahoo Inc), Kenyuki Abe (CyberAgent Inc), Tetsuro Morimura (CyberAgent Inc)

Tổng quan: Với sự phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI), tầm quan trọng của việc "liên kết AI" để đảm bảo AI hành động phù hợp với các giá trị và ý định của con người ngày càng tăng Trong phiên này, kèo bóng đá châu á ta sẽ thảo luận về các triển vọng và thách thức kỹ thuật trong việc liên kết AI từ các lĩnh vực như Học tập trong trò chơi, tối ưu hóa trực tuyến, học tăng cường đa tác nhân và lý thuyết mã hóa dự đoán tập thể, đồng thời hướng tới cộng tác với nhiều lĩnh vực như khoa học nhận thức, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và khoa học thần kinh

URL:

======================================================================

Chủ đề: Học tập nhiều tác nhân trong trò chơi có tổng bằng 0 định kỳ

Ngày giờ: 27/5 (Thứ Ba) 14:20 - 14:40

Người trình bày: Yumasa Fujimoto1,2,3, Kaito Ariu1, Kenyuki Abe1,4 (1 CyberAgent, 2 Đại học Tokyo, 3 Đại học kèo bóng đá châu á Cao cấp, 4 Đại học Điện tử Truyền thông)

Tóm tắt: Học tập nhiều tác nhân trong trò chơi có tổng bằng 0 giả định tình huống trong đó nhiều cá nhân học các chiến lược một cách cạnh tranh Trong những trường hợp như vậy, người ta thường thấy hành vi trong đó các chiến lược hình thành một chu kỳ xung quanh điểm cân bằng Nash, một tập hợp các chiến lược trong đó không thể cải thiện lợi ích cho tất cả các cá nhân Khi các quy tắc của trò chơi thay đổi theo chu kỳ (được gọi là trò chơi định kỳ), trạng thái cân bằng Nash thường thay đổi theo thời gian Loại hành vi nào xảy ra khi nhiều cá nhân cùng học trong trường hợp này là một vấn đề thú vị và chưa giải thích được Thật thú vị, chúng tôi nhận thấy rằng hành vi này phụ thuộc rất nhiều vào mối quan hệ giữa tốc độ thay đổi của trò chơi theo thời gian và tốc độ quay vòng của chiến lược Khi hai tốc độ này trở nên đồng bộ, chiến lược của cá nhân sẽ khác với trạng thái cân bằng Nash và thời gian trung bình của nó không hội tụ Mặt khác, chiến lược của một cá nhân tuân theo một chu kỳ phức tạp, nhưng thời gian trung bình sẽ hội tụ Về mặt lý thuyết, chúng tôi đã chứng minh rằng hành vi này thường xảy ra theo các giả định được đưa ra để phân tích hệ thống động lực Hơn nữa, chúng tôi đã xác nhận bằng thực nghiệm rằng hành vi tương tự có thể được quan sát thấy trong các trò chơi có tổng bằng 0 định kỳ giữa hai người chơi kèo bóng đá châu á này mới phát hiện ra hiện tượng phân kỳ đồng bộ xảy ra trong các trò chơi định kỳ và thu được những kiến ​​thức có thể áp dụng rộng rãi vào việc học ở đó

======================================================================

Chủ đề: Đánh giá thử nghiệm khả năng tạo giọng nói giống nhân vật cho các sự kiện trong thế giới thực

Ngày giờ: 27/5 (Thứ Ba) 15:30 - 17:30

Người thuyết trình: Seiya Takahashi1, Shinji Iwata2, Koya Ihara1,2, Shohei Kato1 (1 Viện Công nghệ Nagoya, 2 CyberAgent)

Tóm tắt: Việc tạo ra những lời nói dựa trên kinh nghiệm (những lời nói có kinh nghiệm) giống nhân vật hơn là điều quan trọng để hiện thực hóa các ứng dụng cho phép người dùng trải nghiệm thế giới thực cùng với các nhân vật Trong bài viết này, chúng tôi đã cố gắng tạo ra những phát ngôn trải nghiệm phù hợp với một nhân vật bằng cách cấu trúc các sự kiện trong thế giới thực bằng cách sử dụng những ấn tượng phù hợp với nhân vật 5W1H+ và đưa chúng vào mô hình ngôn ngữ quy mô lớn

======================================================================

Chủ đề: Phân tích các tính năng đề xuất nội dung phát trực tiếp có tính đến mối quan hệ giữa người phát sóng và người xem

Ngày giờ: 27/5 (Thứ Ba) 16:20 - 16:40

Người trình bày:〇Shin Takeuchi1 (1 CyberAgent Co, Ltd)

Tóm tắt: Vấn đề đề xuất nội dung trên các nền tảng phát trực tiếp có một số thách thức riêng không tồn tại trên các nền tảng truyền thông khác Trong kèo bóng đá châu á này, chúng tôi đã xem xét vấn đề giới thiệu các đài truyền hình cho người xem và sử dụng dữ liệu từ các dịch vụ thực tế để kiểm tra xem nên sử dụng loại tính năng nào Nhờ thử nghiệm ngoại tuyến, phương pháp được đề xuất có thể cải thiện các chỉ số về độ chính xác và công bằng

URL:

======================================================================

Chủ đề: kèo bóng đá châu á cơ bản về việc cải thiện sự thoải mái thông qua những thay đổi trong thiết kế trần trực quan bằng MR

Ngày giờ: 27/5 (Thứ Ba) 16:40 - 17:00

Người trình bày: Daisuke Kubota1, Takuya Iwamoto2, Ryo Miyoshi2, Yuki Okafuji2, So Mashiko1 (1 Viện Công nghệ Shibaura, 2 CyberAgent Co, Ltd)

Tóm tắt: Việc cung cấp một môi trường mua hàng thoải mái tại các cửa hàng bán lẻ được cho là góp phần cải thiện ý định mua hàng và tăng doanh số bán hàng Trong kèo bóng đá châu á này, chúng tôi tập trung vào thực tế là rất khó thay đổi chiều cao trần trong không gian thực và cố gắng tạo ra ấn tượng ảo về trần nhà bằng công nghệ MR Các thử nghiệm sơ bộ và xác minh trong môi trường thực tế cho thấy rằng trong khi trần nhà mô phỏng bầu trời xanh có tác động tích cực đến sự thoải mái và hành vi mua hàng thì trần nhà màu xanh đơn sắc có thể gây ra cảm giác ngột ngạt và giảm cảm giác thèm ăn

URL:

======================================================================

Chủ đề: Mối quan hệ giữa danh tính hình đại diện, hỗ trợ xã hội trực tuyến và mức độ hài lòng khi sử dụng dịch vụ trong các dịch vụ giao tiếp hình đại diện

Ngày giờ: 28/5 (Thứ Tư) 14:40 - 15:00

Người thuyết trình: Masanori Takano1, Kenji Yokotani2, Master Abe3, Takahiro Kato4, Fumiaki Taka5 (1 CyberAgent Co, Ltd, 2 Đại học Tokushima, 3 Đại học Kyoto, 4 Đại học Kyushu, 5 Đại học Toyo)

Tóm tắt: Giao tiếp qua hình đại diện nâng cao trải nghiệm xã hội trực tuyến/sự hài lòng khi sử dụng và hỗ trợ xã hội, nhưng mối quan hệ nhân quả với danh tính hình đại diện vẫn chưa rõ ràng Trong kèo bóng đá châu á này, chúng tôi đã tiến hành phân tích mô hình hiệu ứng có độ trễ chéo và cho thấy rằng danh tính hình đại diện và hỗ trợ xã hội trực tuyến củng cố lẫn nhau và cải thiện sự hài lòng của người dùng Điều này có nghĩa là việc cải thiện nhận dạng avatar sẽ mang lại lợi ích cho người dùng cũng như lợi nhuận cho doanh nghiệp

URL:

======================================================================

Chủ đề: kèo bóng đá châu á các phương pháp phát hiện thành phần giao diện người dùng để thử nghiệm tự động trò chơi trên thiết bị di động

Ngày giờ: 28/5 (Thứ Tư) 15:30 - 17:30

Người trình bày: Nozomi Karai1, Koya Ihara1, Tatsuya Ishimoto2, Daiki Kubo3, Kotaro Kikuchi1 (1 CyberAgent Co, Ltd, 2 TOKYO GameFi Co, Ltd, 3 Applibot Co, Ltd)

Tóm tắt: Trong quá trình phát triển trò chơi dành cho thiết bị di động nơi thường xuyên xảy ra thay đổi về giao diện người dùng, cần phải có thử nghiệm tự động dựa trên hình ảnh độc lập với việc triển khai Trong kèo bóng đá châu á này, chúng tôi đã xây dựng bộ dữ liệu phát hiện thành phần giao diện người dùng được thu thập từ các trò chơi trên thiết bị di động và đánh giá nhiều phương pháp phát hiện giao diện người dùng có mục đích chung hiện đại Kết quả đã xác nhận rằng phương pháp tốt nhất là thiết thực để phát hiện giao diện người dùng để kiểm tra tự động về khả năng chạm

URL:

======================================================================

Chủ đề: Biên giới của lý thuyết trò chơi trong lý thuyết học tập

Ngày giờ: 28/5 (Thứ Tư) 15:40 - 17:20

Người thuyết trình: Atsushi Iwasaki (Đại học Điện tử Truyền thông), Kenyuki Abe (CyberAgent)

Tổng quan: Trong những năm gần đây, các thuật toán gần đúng cân bằng Nash như tối ưu hóa minimax đã thu hút được sự chú ý, điển hình là DeepNash của DeepMind Tuy nhiên, có rất ít nhà kèo bóng đá châu á Nhật Bản trong lĩnh vực này và cần có kiến ​​thức về cả lý thuyết học tập và lý thuyết trò chơi, khiến sinh viên và các nhà kèo bóng đá châu á trẻ khó hiểu Trong phần này, các nhà kèo bóng đá châu á hàng đầu sẽ giải thích công nghệ cơ bản và nền tảng lý thuyết của lĩnh vực này

URL:

======================================================================

Chủ đề: Căn chỉnh LLM hiệu quả bằng cách ưu tiên dữ liệu ưu tiên

Ngày giờ: Thứ Năm ngày 29 tháng 5 10:20 - 10:40

Người thuyết trình: 〇Katsumo Takahashi1, Kyohei Shin1, Kano1, Takashi Takeuchi1, Hisatsugu Kashima1, Yu Jinnai2, Tetsuro Morimura2 (1 Đại học Kyoto, 2 CyberAgent Co, Ltd)

Tóm tắt: Để giải quyết vấn đề chi phí tính toán cao trong việc căn chỉnh các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn, chúng tôi đề xuất một phương pháp mới để học từ dữ liệu có mức độ ưu tiên cao Chúng tôi đã tính toán điểm khả năng của từng phần dữ liệu và cho thấy qua các thử nghiệm rằng bằng cách ưu tiên sử dụng dữ liệu có điểm cao, có thể học hiệu quả đồng thời giảm số bước học

======================================================================

Chủ đề: kèo bóng đá châu á nhiễu loạn hiệu quả khi giải các trò chơi mở rộng thông tin không đầy đủ

Ngày giờ: 29/5 (Thứ Năm) 13:40 - 14:00

Người thuyết trình: Koshu Masaka1, Mitsuo Sakamoto2, Kenyuki Abe2, Kaito Ariu2, Atsushi Iwasaki1 (1 Đại học Điện-Truyền thông, 2 CyberAgent Co, Ltd)

Tóm tắt: Các thuật toán học như FTRL được sử dụng để giải các trò chơi thông tin không đầy đủ, nhưng chiến lược không hội tụ trực tiếp, vì vậy các phương pháp thêm nhiễu loạn vào kết quả thu được nhằm thúc đẩy sự hội tụ đã được kèo bóng đá châu á trong những năm gần đây Ngoài ra, trong các trò chơi có số lượng trạng thái khổng lồ, một phương pháp được sử dụng để giảm lượng tính toán bằng cách lấy mẫu một phần của cây trò chơi, nhưng phương sai liên quan đến ước tính khiến việc học không ổn định Vì vậy, trong kèo bóng đá châu á này, chúng tôi đề xuất một phương pháp nhiễu loạn để giảm phương sai trong quá trình ước lượng

======================================================================

Chủ đề: Giới thiệu quan hệ nhân quả bên ngoài về Khả năng diễn giải cơ học

Ngày giờ: 29/5 (Thứ Năm) 15:30 - 17:30

Người trình bày: Yosuke Miyanishi1,2 (1CyberAgent Co, Ltd, 2Viện Khoa học và Công nghệ tiên tiến Nhật Bản)

Tóm tắt: Trong kèo bóng đá châu á này, chúng tôi đã xây dựng công thức ảnh hưởng của quan hệ nhân quả bên ngoài đến quan hệ nhân quả bên trong của mô hình ngôn ngữ nhằm mục đích bổ sung cho khả năng diễn giải cơ học (MI) Hơn nữa, chúng tôi đã đánh giá lại độ lệch trước khi học của mô hình ngôn ngữ trong việc phát hiện meme căm thù và chứng minh một cách định lượng mối quan hệ nhân quả, bao gồm cả ảnh hưởng một phần của ma trận chú ý Điều này cung cấp cái nhìn sâu sắc đầu tiên về sự tương tác với thế giới bên ngoài cần thiết cho MI

URL:

======================================================================

Chủ đề: Đánh giá khả năng suy luận đa phương thức và đặc điểm bài toán của mô hình ngôn ngữ hình ảnh bằng lý thuyết phản hồi mục

Ngày giờ: 29/5 (Thứ Năm) 17:40 - 18:00

Người thuyết trình: 〇Shunki Kamibayashi1, Taketo Masui2, Kyohei Arata1, Ken Kao1, Hisatsugu Kashima1, Mayu Otani2, Takashi Takeuchi1 (1 Đại học Kyoto, 2 CyberAgent)

Tóm tắt: Điểm chuẩn VLM truyền thống có nhiều câu hỏi chỉ có thể trả lời chính xác bằng hình ảnh hoặc văn bản và không thể đo lường thực sự khả năng đa phương thức để xử lý những câu hỏi này theo cách tích hợp Do đó, trong nghiên cứu này, chúng tôi đề xuất VLM liên quan đến hình ảnh, văn bản và phương thức chéo và MMIRT đánh giá thống kê các đặc điểm của vấn đề Trong thử nghiệm, chúng tôi đã xác minh xem liệu có thể tách các vấn đề đòi hỏi khả năng suy luận đa phương thức khỏi những vấn đề không yêu cầu hay không

======================================================================

Chủ đề: Khả năng diễn giải cơ học

Ngày giờ: 29/5 (Thứ Năm) 17:40 - 19:20

Người thuyết trình: Ryota Takatsuki (AI Alignment Network, Đại học Tokyo), Tsuyoshi Minegishi (Đại học Tokyo), Yosuke Miyanishi (xem kèo bóng đá, Viện Khoa học và Công nghệ Tiên tiến Nhật Bản), Yu Takagi (Viện Tin học Quốc gia)

Tổng quan: Khả năng diễn giải cơ học là một lĩnh vực nghiên cứu trực quan hóa và phân tích các cơ chế bên trong của mô hình học sâu và xác định mối quan hệ nhân quả giữa các tính năng, dẫn đến độ tin cậy, tính minh bạch và tối ưu hóa thiết kế Các phiên sẽ bao gồm các bài thuyết trình về trực quan hóa tính năng, khám phá mạch, động lực đào tạo, giải thích mô hình trực quan và các ứng dụng trong các lĩnh vực khác
======================================================================

Chủ đề: Phát triển hệ thống điều khiển từ xa giúp giảm cảm giác nhàm chán khi vận hành lâu dài thông qua đối thoại giữa người vận hành và robot được vận hành

Ngày giờ: 29/5 (Thứ Năm) 18:00 - 18:20

Người thuyết trình: 〇Masato Uetake1, Tomonori Kubota1, Masaya Iwasaki3, Shota Mochizuki1, Sanae Yamashita1, Kou Guo1, Kenya Hoshimure2, Atsushi Baba2, Ryuichiro Higashinaka1, Satoshi Sato1, Kohei Ogawa1 (1 Đại học Nagoya, 2 CyberAgent Co, Ltd, 3 Đại học Osaka)

Tóm tắt: Robot đàm thoại được điều khiển từ xa được kỳ vọng sẽ là phương tiện nâng cao hiệu quả của các nhiệm vụ đàm thoại, nhưng vấn đề là người vận hành cảm thấy nhàm chán khi vận hành chúng trong thời gian dài Nghiên cứu này đề xuất một phương pháp giảm bớt sự nhàm chán thông qua đối thoại giữa người vận hành và robot được vận hành, đồng thời hiện thực hóa chức năng cho phép đối thoại linh hoạt bằng LLM Kết quả của cuộc thử nghiệm thực địa kéo dài 14 ngày cho thấy phương pháp được đề xuất đã làm giảm đáng kể sự nhàm chán của người vận hành

======================================================================

Chủ đề: Trực quan hóa cấu trúc câu dựa trên phân tích tương ứng để đánh giá các câu tóm tắt

Ngày giờ: 30/5 (Thứ Sáu) 13:20 - 13:40

Người trình bày:〇Soichiro Morishita1 (1 CyberAgent Co, Ltd)

Tóm tắt: Những tiến bộ trong mô hình ngôn ngữ quy mô lớn đã cho phép tóm tắt văn bản có độ chính xác cao mà không cần sử dụng mô hình tóm tắt văn bản chuyên dụng và tính năng tóm tắt tự động đang trở thành một công nghệ quen thuộc Do đó, nhu cầu đánh giá tính hợp lệ của các bản tóm tắt được tạo tự động ngày càng tăng và tầm quan trọng của việc đánh giá bởi những người không chuyên cũng ngày càng tăng Trong bối cảnh đó, trong nghiên cứu này, chúng tôi đã đề xuất một khung trực quan hóa sự tương ứng giữa văn bản gốc và văn bản tóm tắt để giúp những người không phải là chuyên gia đánh giá văn bản tóm tắt dễ dàng hơn Cụ thể, văn bản gốc và câu dự thi (câu tóm tắt cần đánh giá) được chia thành các đoạn và độ giống nhau giữa các đoạn được tính toán bằng cách nhúng câu để tạo ma trận khoảng cách Bằng cách hình dung ma trận khoảng cách này bằng bản đồ nhiệt, chúng ta có thể hình dung được sự tương ứng giữa câu gốc và câu ứng viên Hơn nữa, chúng tôi cố gắng hình dung cấu trúc câu bằng cách áp dụng giảm kích thước thông qua phân tích tương ứng trên ma trận khoảng cách này và biểu thị nó dưới dạng sơ đồ phân tán

URL:

======================================================================