朝日新聞社媒體研究開發中心論文獲機器學習頂尖國際會議ICML 2026錄用

朝日新聞股份有限公司（代表取締役社長CEO：角田克）宣布，本公司媒體研究開發中心所進行的人工智慧（AI）研究論文，已獲機器學習領域世界頂尖國際會議之一「第四十三屆國際機器學習會議（ICML 2026）」錄用。本論文由媒體研究開發中心研究員山內將吾擔任主要作者，提出一種在保持AI模型準確度的同時，降低計算時間與成本的全新方法。

神經網路（NN）是AI模型的基礎技術。先前研究指出，以四元數（※1）表示的「四元數神經網路（Quaternion NN）」相比傳統實數神經網路，可用更少的參數進行表達，且特別適合語音等訊號處理。本研究針對四元數神經網路中的注意力機制（※2）提出改良方案，進一步降低訓練與推論過程的計算成本。結果顯示，新方法在維持與既有技術相當的預測準確度下，成功大幅縮短計算時間。

※1：四元數是複數的四維擴展。本研究作者山內所撰寫的以下部落格文章，詳細說明了四元數與四元數神經網路，歡迎參閱：

https://qiita.com/Yamachi-s/items/699256ab1b09b52dc98a

※2：注意力機制是一種讓AI聚焦於重要資訊的技術，為當代人工智慧中至關重要的核心技術之一。

（引用自論文）四元數神經網路注意力機制與既有方法的比較

朝日新聞社將把此提案技術應用於語音、影像等訊號處理，並探討在新聞採訪現場的實際應用。例如，未來有望以更快速度、更少運算資源完成採訪音檔的文字轉錄，以及大量照片與影片的分析作業。

本中心技術部落格已提供研究細節說明，歡迎參閱：

note: https://note.com/asahi_ictrad/n/nde78eabe8457

論文資訊

Shogo Yamauchi, Tohru Nitta, Hideaki Tamori. Quaternion Self-Attention with Shared Scores. In Proceedings of the Forty-Third International Conference on Machine Learning (ICML 2026), Seoul, South Korea, July 2026.

https://arxiv.org/pdf/2605.24920

日文標題：共享分數的四元數自我注意力機制

關於ICML

ICML（International Conference on Machine Learning）是機器學習領域最具權威的國際學術會議之一，全球投稿論文需經過嚴格的同儕審查，僅少數優秀研究獲選發表。本次錄用代表媒體研究開發中心的研究成果獲得國際高度肯定。ICML 2026將於2026年7月6日至11日於韓國首爾舉行。

關於媒體研究開發中心

媒體研究開發中心成立於2021年4月，結合人工智慧等尖端媒體技術與朝日新聞社獨有的文字、照片、音訊等資源，致力於解決企業內外部課題，並積極推動自然語言處理、影像處理等先進技術的研究與開發。

朝日新聞社媒體研究開發中心人工智慧研究專頁（https://cl.asahi.com/）