AI Lab, 3 bài báo được chấp nhận trong Posters Track của hội nghị tỷ lệ kèo châu á hôm nay trong lĩnh vực HCI “CHI 2026”

Nền
Trong những năm gần đây, với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ máy học, tầm quan trọng của việc hỗ trợ đưa ra quyết định nâng cao bằng AI và công nghệ tương tác giúp con người và AI cộng tác suôn sẻ đã tăng lên
Tại Phòng thí nghiệm AI, các thành viên có chuyên môn đa dạng, bao gồm các nhà nghiên cứu HCI và các nhà nghiên cứu lĩnh vực sáng tạo, làm việc cùng nhau để thúc đẩy hoạt động nghiên cứu và phát triển bằng cách sử dụng phương pháp tiếp cận liên ngành Tại hội nghị này, chúng tôi sẽ báo cáo kết quả nỗ lực sử dụng các phương pháp tiếp cận mới nhất để giải quyết các vấn đề như nâng cao hiệu quả hoạt động quảng cáo, hỗ trợ khả năng sáng tạo của các nhà thiết kế và cải thiện độ tin cậy của AI

「」
Tác giả: Tejero Antonio, Sichou Song, Naoto Osaka, Mayu Otani, Shinichi Sato (CyberAgent AI Lab)
 

Khi các nhà thiết kế tìm kiếm tài liệu hình ảnh, các phương pháp tìm kiếm thông thường có xu hướng thiên vị kết quả về những hình ảnh tương tự, khiến việc có được cái nhìn toàn cảnh về không gian thiết kế để mở rộng phạm vi ý tưởng trở nên khó khăn Trong nghiên cứu này, bằng cách sử dụng phương pháp toán học (quy trình điểm xác định: DPP*2), chúng tôi đã phát triển một hệ thống tìm kiếm có thể điều chỉnh từng bước mức độ “đa dạng” của kết quả tìm kiếm theo thao tác của người dùng Xác minh của các nhà thiết kế chuyên nghiệp cho thấy rằng điều khiển động thể hiện nhiều biến thể khác nhau trong khi duy trì mối quan hệ tạo điều kiện thuận lợi cho việc khám phá các mẫu hình ảnh mới và góp phần giảm việc làm lại

Chúng tôi đã nhận được bằng sáng chế cho công nghệ chọn ảnh "thiết bị chọn ảnh, phương pháp chọn ảnh và chương trình máy tính" làm cơ sở cho kết quả này (Bằng sáng chế số 7781337)

※2 Quy trình điểm xác định (DPP): Một khung toán học để chọn các phần tử từ một tập hợp dữ liệu đồng thời tránh trùng lặp và đạt được cả tính đa dạng và chất lượng


「 Tự động hóa chú thích biểu đồ để kể chuyện dữ liệu: Nó có nâng cao hiệu suất và hiệu quả của việc diễn giải biểu đồ 」
Tác giả: Daichi Haraguchi, Kotaro Kikuchi, Tomoyuki Suzuki, Nami Ogawa (CyberAgent AI Lab)

``Kể chuyện bằng dữ liệu'', truyền tải thông tin bằng cách kết hợp dữ liệu, biểu đồ và câu chuyện, đang thu hút sự chú ý như một phương pháp giúp làm cho dữ liệu phức tạp trở nên dễ hiểu bằng trực giác Nghiên cứu trước đây đã chỉ ra rằng việc đặt các chú thích giải thích ngắn gọn trực tiếp trong các hình và bảng có hiệu quả để đọc thông tin và hiểu rõ hơn, nhưng thách thức là nó đòi hỏi một lượng lớn lao động thủ công để tạo ra Trong nghiên cứu này, chúng tôi đã phát triển một hệ thống tự động trích xuất các chú thích phù hợp với biểu đồ từ văn bản giải thích và đặt chúng một cách tối ưu trong các biểu đồ theo nguyên tắc thiết kế Theo kết quả nghiên cứu của người dùng, người ta đã xác nhận rằng trực quan hóa bằng phương pháp được đề xuất sẽ góp phần hiểu chính xác thông tin

Công nghệ trong bài viết này đang chờ cấp bằng sáng chế (Tính đến tháng 3 năm 2026)


「」
Tác giả: Daichi Haraguchi (Phòng thí nghiệm AI của CyberAgent)

Mặc dù hiệu suất nhận dạng hình ảnh của AI đã được cải thiện nhưng sự khác biệt giữa tiêu chí đánh giá của AI đối với thông tin hình ảnh mơ hồ và trực giác của con người vẫn chưa được làm rõ hoàn toàn Trong nghiên cứu này, chúng tôi đã sử dụng các hình dạng ký tự trung gian được tạo bằng máy học để so sánh trực tiếp ranh giới giữa nhận dạng con người và VLM*3 Kết quả nghiên cứu cho thấy ảnh hưởng của bối cảnh đến các phán đoán và cung cấp những hiểu biết cơ bản về kỹ thuật “căn chỉnh” cho phép AI hiểu được trực giác giống con người hơn Nghiên cứu này được phát triển từ quan điểm độc đáo bằng cách sử dụng hệ thống hội thảo CA, hỗ trợ nghiên cứu tự động nhằm mục đích nâng cao kỹ năng của kỹ sư Bài viết xác minh đã truyền cảm hứng cho bài viết này:

※3 VLM (Mô hình ngôn ngữ tầm nhìn): Một mô hình AI quy mô lớn xử lý đồng thời cả hình ảnh và văn bản, đồng thời mang lại khả năng hiểu nâng cao


Triển vọng tương lai
Kết quả của nghiên cứu này sẽ được sử dụng để phát triển các công cụ hỗ trợ sản xuất quảng cáo do công ty chúng tôi cung cấp, các dịch vụ AI đàm thoại có độ tin cậy cao và làm công nghệ cơ bản để cải thiện độ phức tạp trong quy trình sản xuất của các nhà thiết kế
Phòng thí nghiệm AI sẽ tiếp tục tiến hành nghiên cứu và phát triển trong cơ cấu nhóm vượt qua các lĩnh vực chuyên môn và cố gắng phát triển các sản phẩm sử dụng công nghệ AI tiên tiến trong thế giới thực cũng như tiến bộ học thuật

※1　CHI 2026(）