LazAI團隊論文選入IEEE ICME2026，錄取率僅28.89%
論文資訊
BlockBeats 消息，3 月 18 日，LazAI 團隊論文《QoS-Aware Token Scheduling and Private Data Valuation for Multi-Modal Agentic Networks》（面向多模態智能體網絡的 QoS 感知 Token 調度與隱私數據估值）已被 IEEE ICME 2026 正式錄用。
會議背景
IEEE ICME（國際多媒體博覽會）是多媒體與智能計算領域的頂級學術會議之一。本屆會議共收到 3,810 篇有效投稿，最終錄取 1,101 篇，錄取率為 28.89%。
研究重點
Token 調度優化：在多模態智能體協作場景下，如何實現高效的資源分配與服務品質保障。
隱私數據估值：如何在保護數據隱私的前提下，對 AI 訓練與推論中的數據貢獻進行準確的價值評估。
技術關聯
這兩個研究方向與 LazAI 正在構建的去中心化 AI 基礎設施高度吻合——DAT（Data Anchoring Token）解決數據資產化與收益分配問題，驗證計算框架確保 Agent 行為的可信執行。本次論文錄用標誌著 LazAI 的技術路線正在獲得主流學術界的認可。
論文將在 ICME 2026 會議期間正式發表並進行現場展示。