한양대 연구팀, 조기 종료형 AI 추론 기술 NeurIPS 2026 채택
요약
김은찬 한양대 교수 연구팀이 AI 모델의 실제 배포 환경을 고려한 추론 효율화 연구를 발표했으며, 이 논문이 AI·머신러닝 학술대회 'NeurIPS 2026'에 최종 채택됐다고 30일 밝혔다. 연구에는 김은찬 교수와 엄빛찬 박사과정 연구원이 참여했다. 논문은 전체 모델을 학습한 뒤 실제 운용 단계에서는 필요한 부분만 선택적으로 배포하는 조기 종료형 AI 추론 기술을 제안했다. 연구팀은 AI 모델 효율성을 FLOPs(초당 부동소수점 연산)와 같은 이론적 지표로 측정하는 기존 방식의 한계를 지적한 것으로 전해졌다.
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