漢陽大学・リベリオン、4ビット量子化の論理的限界解決・・・「AI性能向上に画期的貢献」

イ・チャンファン漢陽大学融合電子工学部研究員が第1著者として参加し、チェ・ジョンウク融合電子工学部教授とAI半導体企業リベリオン(Rebellions)が参加した「ReQAT: 4ビット浮動小数点量子化認識学習を通じて完全な精度の推論精度達成」ML2発表された。この論文は約1万5000件余りの提出論文の中で最も革新的で影響力が大きいと判断される論文に該当する「口頭発表」論文に選定され、全世界AI学会が注目すべき成果と評価される。精度の推論精度達成論文がICML口頭発表論文に選ばれた。通常、口頭発表は全提出論文のうち上位1%水準のみを受ける。