newshub
한양대 김은찬 교수팀이 AI 모델의 실제 배포 환경을 고려한 추론 효율화 기술을 개발해 'NeurIPS 2026'에 채택됐다. 입력 데이터에 따라 필요한 연산만 수행하는 조기 종료형 구조로 시스템 효율을 높였다.
"김은찬 한양대 교수 연구팀은 인공지능(AI) 모델의 실제 배포 환경을 고려한 추론 효율화 연구가 AI·머신러닝 학술대회인 'NeurIPS 2026'에 최종 채택됐다고 30일 밝혔다. 연구에는 김은찬 교수와 엄빛찬 박사과정 연구원이 참여했다."
newshub는 원문 전문을 게재하지 않습니다. 위 요약과 인용은 newshub가 정리한 것이며, 기사 전문과 저작권은 전자신문에 있습니다.