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AI & Enterprise
SK Telecom论文亮相ICLR 2026：AI推荐模型可更精准识别用户真实偏好
SK Telecom在ICLR 2026公开AI推荐模型研究成果，提出自研C-APO“冲突偏好优化”技术，通过识别并削弱用户行为数据中的冲突偏好，区分长期一致偏好与短期表面偏好，以提升推荐准确性和可解释性。公司计划后续将该技术应用于Agent推荐系统。
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KT近5年发表148篇AI论文，49篇入选国际顶会
KT表示，公司正将AI研究成果进一步用于实际业务和服务场景，打通技术研发与业务应用。过去5年，KT累计发表148篇AI论文，其中49篇入选CVPR、EMNLP、NeurIPS、ACL、ICCV、AAAI等国际顶级学术会议。与此同时，KT正联合多所高校及Microsoft Research推进产学合作，研究方向涵盖Agentic AI等领域，并加快相关成果在核心模型和平台中的应用。
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SK Telecom可解释推荐模型论文入选AAAI 2026口头报告
SK Telecom表示，公司基于大语言模型的推荐模型One Model 4.0相关论文已受邀在新加坡举行的AAAI 2026上作口头报告。按公司说法，该论文获得口头报告资格，约占全部投稿论文的前4%。该模型可结合用户行为数据生成推荐内容及推荐理由，并引入推理强化学习和偏好评分机制。目前，One Model 4.0已应用于资费套餐推荐、T world、T Membership等场景，点击率等指标最高达到原来的2倍。
