L'équipe de machine learning de Dunamu sélectionnée pour la démo track d'AAAI 2026 - Démonstration d'un système d'analyse de nouvelles financières basé sur la technologie AI

Source : DigitalToday Titre original : 두나무 머신러닝팀, ‘AAAI 2026’ démo track sélectionnée Lien original :

두나무 a annoncé que leur article de l’équipe machine learning a été sélectionné et présenté avec succès dans la catégorie démo(Demo Track) de la conférence internationale sur l’intelligence artificielle, ‘Association for the Advancement of Artificial Intelligence(AAAI)’.

AAI est une conférence prestigieuse où des chercheurs du monde entier présentent les dernières avancées technologiques et résultats de recherche en intelligence artificielle(AI), considérée comme l’une des trois principales conférences mondiales en IA.

L’article de l’équipe machine learning de 두나무 a été sélectionné dans la catégorie démo, très compétitive. La catégorie démo permet non seulement de présenter des théories, mais aussi de démontrer en direct des systèmes fonctionnels pour évaluer leur efficacité, en prouvant les résultats de recherche par des cas d’application.

박희수, chercheur de l’équipe machine learning de 두나무, a présenté un article intitulé ‘Résumé de la chronologie des événements réactive au marché : amélioration de la compréhension des actualités financières par l’intégration des signaux de prix(Original : Market-Aware Event Timeline Summarization: Integrating Price Signals to Improve Financial News Understanding)’ et a démontré en direct un système développé en interne.

Cette recherche combine des données de nouvelles et des données de fluctuation des graphiques de prix d’actifs numériques pour sélectionner et fournir uniquement les actualités clés responsables des variations de prix.

Auparavant, il était difficile d’identifier rapidement les actualités clés influençant les mouvements de prix et de comprendre immédiatement les causes des fluctuations. Pour résoudre ce problème, l’équipe a proposé un nouveau modèle combinant un grand modèle de langage(LLM) et un indicateur de volatilité(Volatility).

▲ Extraction automatique d’événements liés aux actifs numériques à partir de flux d’actualités ▲ Sélection des événements responsables de la volatilité lors des pics ▲ Résumé par LLM des événements et du contexte nécessaire à leur compréhension, visualisé sous forme de chronologie avec des graphiques pour aider les investisseurs à comprendre intuitivement le contexte des mouvements du marché.

김대현, directeur des données chez 두나무(CDO), a déclaré : « La présentation à AAAI prouve non seulement la reconnaissance mondiale des technologies IA de 두나무, mais aussi leur applicabilité pratique pour résoudre l’asymétrie d’information. » Il a ajouté : « Nous continuerons à utiliser l’IA pour fournir des informations plus précieuses aux investisseurs et contribuer à accroître la transparence du marché. »