El artículo 'ReQAT: Lograr precisión de inferencia de precisión total a través del aprendizaje de reconocimiento de cuantificación de punto flotante de 4 bits', en el que Jang-hwan Lee, investigador del Departamento de Ingeniería Electrónica de Convergencia de la Universidad de Hanyang, participó como primer autor, y el profesor Jeongwook Choi del Departamento de Ingeniería Electrónica de Convergencia y la empresa de semiconductores de IA Rebellions, se presentó oficialmente en la Conferencia Internacional sobre Aprendizaje Automático (ICML 2026). El artículo fue seleccionado como un artículo de "presentación oral", que se considera el más innovador e influyente entre aproximadamente 15.000 artículos presentados, y es evaluado como un logro notable por las sociedades de IA de todo el mundo. El artículo ReQAT: Lograr precisión de inferencia de precisión total a través del aprendizaje de reconocimiento de cuantificación de punto flotante de 4 bits presentado por la Universidad de Hanyang y el equipo de investigación de Rebellion fue seleccionado como artículo de presentación oral de ICML. Por lo general, las presentaciones orales solo reciben el 1% superior de todos los artículos enviados / Fuente = ReQAT presentado por la Universidad IT Dong-A Hanyang y el equipo de investigación de Rebellion: el artículo que logra una inferencia de precisión total a través del aprendizaje de reconocimiento de cuantificación de punto flotante de 4 bits es ICML