關於我們

公司簡介

全三角有限公司成立於2024年，是一間專注於遊戲開發、系統整合與網站開發服務的科技公司。我們成立的初心在遊戲開發與營運，因遊戲系統需求同時也往伺服器平行化運算、分散式運算與伺服器虛擬化技術前進，並且利用我們的這些技術協助客戶規劃與開發能夠負荷高併發的應用伺服器架構。我們努力為企業提供技術解決方案，希望能協助客戶在數位轉型的道路上順利前行。

我們的理念

以「Try & Go」的精神，我們持續學習新技術，並盡力為客戶提供服務。我們相信透過持續學習與改進，能夠為企業帶來一些幫助，協助提升營運效率。

我們努力的方向

全三角有限公司正積極拓展人工智慧領域的技術研發，致力於將AI技術應用於遊戲開發與企業解決方案中。我們目前專注於以下AI技術領域的研究與開發：

• 神經網路結構搜索 (NAS)：探索最優化的神經網路架構，提升模型效能與效率
• 模型壓縮技術：開發輕量化AI模型，降低運算資源需求，提升部署效率
• 零樣本知識轉移 (Zero-Shot Learning)：實現無需大量訓練資料的AI模型應用
• 增強式學習 (Reinforcement Learning)：應用於遊戲AI與智能決策系統開發
• AI遊戲對戰NPC研發：打造更智能、更具挑戰性的遊戲非玩家角色

透過這些AI技術的研發與應用，我們期望能夠為遊戲開發帶來更豐富的互動體驗，同時也為企業客戶提供更智能化的解決方案。

研發成果

在AI技術的實際應用上，我們已取得顯著的研發成果，並發表相關學術論文：

• 即時線上訓練框架與課程式學習：針對遊戲戰鬥機器人開發即時線上訓練框架，採用課程式學習方法（Lesson 1至Lesson 6），逐步提升任務複雜度，使AI智能體能夠學習基礎技能並逐漸發展處理複雜戰鬥場景的能力。該框架支援即時線上學習，讓AI能夠持續優化行為並適應不同玩家策略，同時確保訓練過程中的推理延遲最小化，提升玩家與AI互動的流暢度。
  相關論文：Real-Time Online Training Framework with Lesson-Based Curriculum for Minecraft Battle Bots (ACIIDS 2025)
• 自動化CNN輕量化架構設計：開發自動化CNN組合方案，透過輕量化卷積架構自動替換技術，在不改變網路架構的前提下減少模型參數量，成功將CNN模型的參數量壓縮超過50%，同時仍維持90%以上的準確率，大幅降低模型部署的運算資源需求，特別適用於資源受限的嵌入式系統應用。
  相關論文：Design of an Automated CNN Composition Scheme with Lightweight Convolution for Space-Limited Applications (ACIIDS 2023)

我們的期望

我們期望成為客戶最值得信賴的技術合作夥伴，透過專業技術與服務，協助企業在數位化轉型的道路上穩健前行。

為了實現這些期望，我們正在持續精進：

• 持續關注技術發展，學習並應用新技術
• 盡力理解客戶需求，提供適合的解決方案
• 持續精進技術能力，希望能為客戶提供更好的服務
• 累積專案經驗，持續學習不同產業領域的需求
• 重視專案後續維護，希望能確保服務的穩定性

無論是遊戲開發、系統整合、高併發架構設計，或是其他技術挑戰，我們都願意與客戶攜手合作，共同創造價值。我們相信，透過持續的技術創新與服務優化，能夠為客戶帶來實質的效益，並在競爭激烈的市場中脫穎而出。