हनयांग विश्वविद्यालय और विद्रोह, 4-बिट परिमाणीकरण की तार्किक सीमाओं को हल कर रहे हैं... 'एआई प्रदर्शन को बेहतर बनाने में एक अभूतपूर्व योगदान'

पेपर 'ReQAT: 4-बिट फ्लोटिंग पॉइंट क्वांटाइजेशन रिकॉग्निशन लर्निंग के माध्यम से पूर्ण-सटीक अनुमान सटीकता प्राप्त करना', जिसमें हनयांग विश्वविद्यालय में कन्वर्जेंस इलेक्ट्रॉनिक इंजीनियरिंग विभाग के एक शोधकर्ता जंग-ह्वान ली ने पहले लेखक के रूप में भाग लिया, और कन्वर्जेंस इलेक्ट्रॉनिक इंजीनियरिंग विभाग और एआई सेमीकंडक्टर कंपनी रिबेलियंस के प्रोफेसर जियोंगवुक चोई को आधिकारिक तौर पर मशीन लर्निंग (आईसीएमएल 2026) पर अंतर्राष्ट्रीय सम्मेलन में प्रस्तुत किया गया था। पेपर को 'मौखिक प्रस्तुति' पेपर के रूप में चुना गया था, जिसे लगभग 15,000 सबमिट किए गए पेपरों में सबसे नवीन और प्रभावशाली माना जाता है, और दुनिया भर के एआई समाजों द्वारा इसका मूल्यांकन एक उल्लेखनीय उपलब्धि के रूप में किया जाता है। हनयांग विश्वविद्यालय और रिबेलियन रिसर्च टीम द्वारा प्रस्तुत पेपर ReQAT: 4-बिट फ्लोटिंग पॉइंट क्वांटाइजेशन रिकग्निशन लर्निंग के माध्यम से पूर्ण-सटीक अनुमान सटीकता प्राप्त करना, ICML मौखिक प्रस्तुति पेपर के रूप में चुना गया था। आम तौर पर, मौखिक प्रस्तुतियाँ केवल प्रस्तुत किए गए सभी पेपरों में से शीर्ष 1% प्राप्त करती हैं / स्रोत = आईटी डोंग-ए हानयांग विश्वविद्यालय और विद्रोह अनुसंधान टीम द्वारा प्रस्तुत ReQAT: 4-बिट फ्लोटिंग पॉइंट क्वांटाइजेशन मान्यता सीखने के माध्यम से पूर्ण-सटीक अनुमान सटीकता प्राप्त करने वाला पेपर ICML है