LazAIチームの論文がIEEE ICME2026に採択され、採択率はわずか28.89％でした。

BlockBeats ニュース、3 月 18 日、LazAI チームの論文「QoS-Aware Token Scheduling and Private Data Valuation for Multi-Modal Agentic Networks」（マルチモーダル・エージェントネットワーク向けの QoS エイウェア トークンスケジューリングおよびプライベートデータの評価）が IEEE ICME 2026 に正式に採択されました。

IEEE ICME（国際マルチメディア見本市）はマルチメディアとスマートコンピューティング分野のトップ学術会議の一つです。今回の会議では、3,810 件の有効な投稿があり、最終的に 1,101 件が採択され、採択率は 28.89% でした。

この論文は AI エージェントネットワークの2つの中心的な問題に焦点を当てています：

トークンスケジューリングの最適化：マルチモーダルな知能体の協調シナリオにおいて、効率的なリソース割り当てとサービス品質の保証を実現する方法；

プライベートデータの評価：データプライバシーを保護しつつ、AI のトレーニングおよび推論におけるデータの寄与を正確に評価する方法；

これらの2つの研究方向は、LazAI が構築中の分散型 AI インフラストラクチャに高度に一致しています。DAT（Data Anchoring Token）はデータアセット化と収益分配の問題を解決し、検証フレームワークはエージェント行動の信頼性のある実行を確認します。本論文の採択は、LazAI の技術ロードマップが主流の学術界で認められつつあることを示しています。

論文は ICME 2026 会議中に正式に発表され、現地で展示されます。