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AI 연구

옵트에이아이, EMNLP 2026 논문 2편 채택

AI타임스·2026-08-28

요약

옵트에이아이는 논문 2편이 자연어처리 국제학술대회 EMNLP 2026의 메인 컨퍼런스와 인더스트리 트랙에 채택됐다고 밝혔다. 올해 행사에는 역대 최다인 1만7669편의 논문이 제출됐으며, 메인 컨퍼런스와 파인딩스 채택률은 각각 15.4%, 14.3%로 집계됐다. 이번 채택으로 옵트에이아이는 EMNLP, ACL 등 주요 NLP 학회에 3회 연속 논문을 올리게 됐다. 채택된 논문은 LLM 양자화의 새 기준을 제시한 '커널퀀트'와, 온디바이스 LLM의 안전성 공백을 최초로 규명한 연구 2편이다.

큐레이터 노트

원문에 없는 맥락입니다

온디바이스 LLM 안전성 공백 규명 연구는 스마트폰·IoT 등 서버 없이 구동되는 LLM에서 기존 클라우드형 안전장치가 그대로 작동하지 않을 수 있다는 점을 짚은 것으로, 온디바이스 AI 확산과 맞물려 보안·안전성 검증이 별도 과제로 부상하고 있음을 보여준다.

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양자화
모델의 가중치와 활성값을 32비트나 16비트 부동소수점 대신 더 적은 비트 수의 정수나 저정밀도 형식으로 표현해 모델 크기와 연산량을 줄이는 최적화 기법을 말한다.

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