Hanyang Üniversitesi Yakınsama Elektronik Mühendisliği Bölümünde araştırmacı olan Jang-hwan Lee'nin ve Yakınsama Elektronik Mühendisliği Bölümünden ve yapay zeka yarı iletken şirketi Rebellions'tan Profesör Jeongwook Choi'nin ilk yazar olarak katıldığı 'ReQAT: 4-bit kayan nokta kuantizasyon tanıma öğrenimi yoluyla tam duyarlıklı çıkarım doğruluğu elde etme' başlıklı makale, Uluslararası Makine Öğrenimi Konferansında (ICML 2026) resmi olarak sunuldu. Makale, gönderilen yaklaşık 15.000 makale arasında en yenilikçi ve etkili olanı olarak kabul edilen ve dünya çapındaki yapay zeka toplulukları tarafından dikkate değer bir başarı olarak değerlendirilen 'sözlü sunum' makalesi olarak seçildi. Hanyang Üniversitesi ve Rebellion araştırma ekibi tarafından sunulan ReQAT: 4-bit kayan nokta nicemleme tanıma öğrenimi yoluyla tam hassasiyetli çıkarım doğruluğunun elde edilmesi başlıklı makale, ICML sözlü sunum makalesi olarak seçildi. Tipik olarak, sözlü sunumlar gönderilen tüm makalelerin yalnızca ilk %1'ini alır / Kaynak = IT Dong-A Hanyang Üniversitesi ve Rebellion araştırma ekibi tarafından sunulan ReQAT: 4 bitlik kayan nokta nicemleme tanıma öğrenimi yoluyla tam hassasiyetli çıkarım doğruluğuna ulaşan makale ICML'dir