تم تقديم ورقة بحثية بعنوان "ReQAT: تحقيق دقة الاستدلال كاملة الدقة من خلال تعلم التعرف على النقطة العائمة ذات 4 بتات"، والتي شارك فيها جانغ هوان لي، الباحث في قسم الهندسة الإلكترونية التقاربية في جامعة هانيانغ، كمؤلف أول، والبروفيسور جيونج ووك تشوي من قسم الهندسة الإلكترونية التقاربية وشركة أشباه الموصلات للذكاء الاصطناعي Rebellions، رسميًا في المؤتمر الدولي للتعلم الآلي (ICML 2026). تم اختيار الورقة باعتبارها ورقة "عرض شفهي"، والتي تعتبر الأكثر ابتكارًا وتأثيرًا من بين ما يقرب من 15000 ورقة بحثية مقدمة، ويتم تقييمها على أنها إنجاز جدير بالملاحظة من قبل مجتمعات الذكاء الاصطناعي حول العالم. تم اختيار ورقة ReQAT: تحقيق دقة الاستدلال كاملة الدقة من خلال التعرف على تقدير النقطة العائمة 4 بت المقدمة من جامعة هانيانغ وفريق بحث Rebellion كورقة عرض شفهية من ICML. عادةً، تتلقى العروض التقديمية الشفهية أعلى 1% فقط من جميع الأوراق المقدمة / المصدر = ReQAT المقدم من جامعة IT Dong-A Hanyang وفريق بحث Rebellion: الورقة التي تحقق دقة الاستدلال كاملة الدقة من خلال تعلم التعرف على تقدير النقطة العائمة 4 بت هي ICML