kèo tỷ lệ nhà cái Lab triển khai ba cuộc hẹn chéo mới trong chương trình phát triển nguồn nhân lực kèo tỷ lệ nhà cái thế hệ tiếp theo BOOST (hỗ trợ các nhà nghiên cứu trẻ)

xem kèo bóng đá có hệ thống bổ nhiệm chéo giữa hai người, ông Takashi Matsubara (Giáo sư tại Đại học Hokkaido) và ông Sho Sonoda (Nhà nghiên cứu cấp cao tại RIKEN), tới tổ chức nghiên cứu và phát triển của chúng tôi "AI Lab" thuộc Chương trình Phát triển Nguồn nhân lực AI thế hệ tiếp theo BOOST (hỗ trợ cho các nhà nghiên cứu trẻ) do Cơ quan Khoa học và Công nghệ Nhật Bản (JST) thực hiện※1được bổ nhiệm làm nhà khoa học nghiên cứu Ngoài ra, một dự án nghiên cứu của nhà khoa học nghiên cứu Shinsaku Sakagami của kèo tỷ lệ nhà cái Lab đã được chấp nhận tham gia chương trình

※1là một hệ thống trong đó các nhà nghiên cứu và những người khác thuộc về nhiều tổ chức cùng một lúc, chẳng hạn như các trường đại học, tổ chức nghiên cứu công và các công ty, đồng thời tiến hành nghiên cứu và phát triển đồng thời tận dụng thế mạnh của mỗi tổ chức Bằng cách điều chỉnh giờ làm việc và vai trò dựa trên thỏa thuận giữa các tổ chức, chúng tôi mong muốn cho phép nguồn nhân lực làm việc vượt ra ngoài ranh giới của tổ chức và tăng cường kết nối công nghệ
 

■BOOST Tổng quan về Chương trình phát triển nguồn nhân lực kèo tỷ lệ nhà cái thế hệ tiếp theo (Hỗ trợ các nhà nghiên cứu trẻ)
Đây là hệ thống nghiên cứu do JST triển khai, giả định việc sử dụng hệ thống bổ nhiệm chéo Bằng cách khuyến khích tư cách thành viên của nhiều tổ chức trong lĩnh vực nghiên cứu kèo tỷ lệ nhà cái và kèo tỷ lệ nhà cái ngoài ngành, học viện và chính phủ, chúng tôi sẽ thúc đẩy sự di chuyển của nguồn nhân lực tham gia vào các lĩnh vực chiến lược quốc gia Các tổ chức bổ nhiệm chéo nhằm mục đích tạo ra một môi trường trong đó các nhà nghiên cứu trẻ có thể đẩy mạnh và cải thiện cách thức điều trị của họ bằng cách đặt mức lương cao hơn mức lương hàng năm của họ trước khi gia nhập công ty
*Để biết thông tin chi tiết về chương trình BOOST (hỗ trợ nhà nghiên cứu trẻ)

■Giới thiệu về sàng lọc chấp nhận kèo tỷ lệ nhà cái Lab (tổ chức có hệ thống đã được thiết lập)
kèo tỷ lệ nhà cái Lab đã và đang tạo ra một môi trường nơi nguồn nhân lực xuất sắc có thể làm việc trong nhiều tổ chức để mở rộng cơ hội nghề nghiệp của họ với tư cách là nhà nghiên cứu Tính đến tháng 6 năm 2025, kèo tỷ lệ nhà cái Lab là công ty tư nhân duy nhất được liệt kê trong "Danh sách các tổ chức có Hệ thống bổ nhiệm chéo" và có thể chấp nhận các cuộc hẹn chéo bằng cách sử dụng chương trình BOOST (hỗ trợ dành cho các nhà nghiên cứu trẻ) Là một phần của quy trình sàng lọc chấp nhận, chúng tôi sẽ xác định xem có chấp nhận đơn đăng ký của bạn hay không sau khi xác nhận rằng không có sai lệch đáng kể nào so với định hướng của nhóm hoặc dự án mà bạn sẽ được chỉ định thông qua sàng lọc và thảo luận tài liệu Vui lòng xem bên dưới để biết chi tiết
 
Tại kèo tỷ lệ nhà cái Lab, chúng tôi sẽ tiếp tục nỗ lực tạo ra một môi trường nơi nguồn nhân lực xuất sắc có thể vượt qua ranh giới của các trường đại học, viện nghiên cứu công, công ty, vv và làm việc trong nhiều tổ chức

Thông tin chi tiết về các dự án nghiên cứu được lựa chọn lần này như sau

Tên nhà nghiên cứu	Takashi Matsubara (Giáo sư Đại học Hokkaido/Đặc vụ mạng)
Chức danh	Nhà khoa học nghiên cứu (Nhóm đồ họa phòng thí nghiệm kèo tỷ lệ nhà cái)
Tên doanh nghiệp	Chương trình phát triển nguồn nhân lực kèo tỷ lệ nhà cái thế hệ tiếp theo của BOOST (Hỗ trợ các nhà nghiên cứu trẻ)
Tên đề tài nghiên cứu	Tạo hình học tạo nội dung
Tóm tắt chủ đề nghiên cứu	Khi tạo nội dung bằng công nghệ trí tuệ nhân tạo, việc duy trì danh tính của đối tượng hoặc tính nhất quán của nội dung hoặc kiểm soát nội dung được tạo theo ý định của người dùng là điều không dễ dàng Ví dụ: khi cố gắng tạo video về một người đang đi bộ, ngay cả khi mỗi hình ảnh có chất lượng cao thì đặc điểm khuôn mặt và quần áo có thể khác nhau giữa các hình ảnh Dựa trên giả thuyết đa dạng, giả định rằng một tập hợp dữ liệu có cấu trúc đa dạng, dự kiến ​​rằng một tập hợp dữ liệu về cùng một người sẽ tạo thành một tập hợp con của người đó và video về người đó có thể được biểu thị bằng một đường cong trên đa tạp đó Dự án nghiên cứu này đề xuất một khung giới thiệu các kỹ thuật hình học vi phân để hiểu các tính chất và cấu trúc của dữ liệu bằng cách mở rộng giả thuyết đa dạng Bằng cách kết hợp điều này với kèo tỷ lệ nhà cái tiên tiến, chúng tôi sẽ cố gắng giải quyết nhiều vấn đề khác nhau và hướng tới mở ra một cách tiếp cận mới để "hiểu ý nghĩa"

 

Tên nhà nghiên cứu	Sho Sonoda (Nhà nghiên cứu cấp cao/Đặc vụ mạng của RIKEN)
Chức danh	Nhà khoa học nghiên cứu (Nhóm thuật toán phòng thí nghiệm kèo tỷ lệ nhà cái)
Tên doanh nghiệp	Chương trình phát triển nguồn nhân lực kèo tỷ lệ nhà cái thế hệ tiếp theo của BOOST (Hỗ trợ các nhà nghiên cứu trẻ)
Tên chủ đề nghiên cứu	Định lý chứng minh lý thuyết học tập kèo tỷ lệ nhà cái bằng mô hình ngôn ngữ quy mô lớn
Tóm tắt chủ đề nghiên cứu	Trong dự án nghiên cứu này, chúng tôi mong muốn tạo ra một lý thuyết máy học mới hỗ trợ công nghệ kèo tỷ lệ nhà cái, ghi nhớ việc tự động chứng minh các định lý toán học (định lý chứng minh kèo tỷ lệ nhà cái) bằng mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM) và các nhiệm vụ liên quan Định lý chứng minh kèo tỷ lệ nhà cái là một lĩnh vực nghiên cứu mới nổi lên ở ranh giới giữa học máy và khoa học máy tính Chúng tôi sẽ nghiên cứu và phát triển các phương pháp để nâng cao khả năng suy luận logic và toán học của LLM bằng cách bắt chước trực giác của các nhà toán học Bằng cách sử dụng kèo tỷ lệ nhà cái chứng minh định lý để lấp đầy những khoảng trống trong tính toán và lý luận, chúng tôi hướng tới một tương lai nơi toán học có thể được sử dụng hiệu quả và sáng tạo hơn Lý thuyết học thống kê hiện tại không thể giải thích thỏa đáng khả năng suy luận của LLM vì nó không có cơ chế phản ánh các phép tính, suy luận logic và quy tắc tạo dữ liệu ngôn ngữ Chúng tôi mong muốn tạo ra các lý thuyết thiết kế kèo tỷ lệ nhà cái cũng như khoa học thông tin và toán học mới thông qua phân tích lỗi khái quát của kèo tỷ lệ nhà cái chứng minh định lý và mô tả đặc điểm của các định lý có thể được chứng minh bằng kèo tỷ lệ nhà cái

 

Tên nhà nghiên cứu	Shinsaku Sakagami (CyberAgent)
Chức danh	Nhà khoa học nghiên cứu (Nhóm thuật toán phòng thí nghiệm kèo tỷ lệ nhà cái)
Tên doanh nghiệp	Chương trình phát triển nguồn nhân lực kèo tỷ lệ nhà cái thế hệ tiếp theo của BOOST (Hỗ trợ các nhà nghiên cứu trẻ)
Tên chủ đề nghiên cứu	Đào sâu sự kết hợp giữa tối ưu hóa rời rạc và học máy
Tóm tắt chủ đề nghiên cứu	Tối ưu hóa rời rạc đã được nghiên cứu rộng rãi như một mô hình toán học điển hình cho việc ra quyết định Mặt khác, những tiến bộ vượt bậc gần đây trong học máy và công nghệ kèo tỷ lệ nhà cái đã giúp chúng ta có thể sử dụng linh hoạt dữ liệu phức tạp và thông tin dự đoán từ thế giới thực Sự kết hợp giữa tối ưu hóa rời rạc và học máy, kết hợp các điểm mạnh của tối ưu hóa rời rạc như một mô hình toán học với điểm mạnh của việc sử dụng dữ liệu linh hoạt thông qua học máy và kèo tỷ lệ nhà cái, đã trở thành một chủ đề nghiên cứu quan trọng trải rộng trên cả hai lĩnh vực Trong dự án này, chúng tôi sẽ khám phá những lợi ích của sự hợp nhất này và những khả năng mới mà nó mở ra từ góc độ lý thuyết Dựa trên kiến thức thu được trong quá trình này, chúng tôi đặt mục tiêu xây dựng nền tảng lý thuyết để hỗ trợ việc sử dụng công nghệ kèo tỷ lệ nhà cái một cách phù hợp trong tương lai

■Để được giải đáp thắc mắc về kèo tỷ lệ nhà cái LabNhấp vào đây