O artigo 'ReQAT: Alcançando a precisão total da inferência por meio do aprendizado de reconhecimento de quantização de ponto flutuante de 4 bits', no qual Jang-hwan Lee, pesquisador do Departamento de Engenharia Eletrônica de Convergência da Universidade de Hanyang, participou como primeiro autor, e o professor Jeongwook Choi do Departamento de Engenharia Eletrônica de Convergência e da empresa de semicondutores de IA Rebellions, foi oficialmente apresentado na Conferência Internacional sobre Aprendizado de Máquina (ICML 2026). O artigo foi selecionado como um artigo de 'apresentação oral', considerado o mais inovador e influente entre aproximadamente 15.000 artigos submetidos, e é avaliado como uma conquista notável pelas sociedades de IA em todo o mundo. O artigo ReQAT: Alcançando a precisão total da inferência por meio do aprendizado de reconhecimento de quantização de ponto flutuante de 4 bits, apresentado pela Universidade Hanyang e pela equipe de pesquisa da Rebellion, foi selecionado como um artigo de apresentação oral do ICML. Normalmente, as apresentações orais recebem apenas 1% de todos os artigos enviados / Fonte = ReQAT enviado pela IT Dong-A Hanyang University e pela equipe de pesquisa da Rebellion: O artigo que atinge a precisão total da inferência por meio do aprendizado de reconhecimento de quantização de ponto flutuante de 4 bits é ICML