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인하대 연구팀이 원본 학습 데이터 없이도 기존 AI 모델의 지식을 새 모델에 전달하는 '패치 재탄생 역변환(PRI)' 기술을 개발했습니다. 이 기술은 이미지 생성 속도를 기존 방식보다 최대 10배까지 높일 수 있습니다.
"인하대학교가 원본 학습 데이터 없이 인공지능(AI) 모델의 지식을 다른 모델에 전달하는 기술을 개발했다. 인하대는 최동완 컴퓨터공학과 교수 연구팀이 이미지의 일부를 일찍 버리지 않고 계속 활용하는 '패치 재탄생 역변환(PRI)' 기술을 개발했다고 8일 밝혔다. 연구 대상은 이미지를 작은 조각인 '패치'로 나눠 분석하는 비전 트랜스포머다."
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