LazAIチームの論文「マルチモーダルエージェントネットワークにおけるQoSを考慮したトークンスケジューリングとプライベートデータ評価」が、IEEE ICME 2026に採択されました。

IEEE ICME（国際マルチメディア会議）は、マルチメディアおよびインテリジェントコンピューティング分野におけるトップクラスの学術会議の一つです。今年の会議には3,810件の有効な投稿があり、最終的に1,101件の論文が採択され、採択率は28.89%でした。

本稿では、AIエージェントネットワークにおける2つの主要な課題に焦点を当てる。

トークンスケジューリングの最適化：マルチモーダルエージェント連携シナリオにおいて、効率的なリソース割り当てとサービス品質保証を実現するにはどうすればよいか？

プライバシー保護に基づくデータ評価：データプライバシーを保護しながら、AIのトレーニングと推論におけるデータ貢献の価値を正確に評価する方法。

これら2つの研究方向は、LazAIが構築している分散型AIインフラストラクチャと完全に合致しています。DAT（データアンカリングトークン）はデータ資産化と収益分配の問題に対処し、検証コンピューティングフレームワークはエージェントの動作の信頼できる実行を保証します。本論文の採択は、LazAIの技術的アプローチが主流の学術コミュニティから認知されつつあることを示しています。

本論文は、ICME 2026会議において正式に発表され、ライブで発表される予定です。

出典: https://x.com/LazAINetwork/status/2034074808775000455?s=20