[E-DailyYun Junghoon 记者]KTCorporation(030200)与首尔大学、韩国科学技术院(KAIST)的研究团队携手,着手掌握自主代理、提示词压缩等新一代人工智能(AI)核心技术。
KT表示,已与首尔大学、KAIST的研究团队在首尔瑞草区KT乌面研究中心举办了“联合研究最终成果研讨会”。 活动参与者正在合影留念(照片前排右起第4位为KT AX未来技术研究院院长朴在亨常务,右起第7位为首尔大学AI研究院郑文植教授,右起第8位为KAIST金在哲AI研究生院金基应教授)(照片=KT)
KT于30日宣布,在首尔瑞草区KT乌面研究中心举办了“首尔大学-KT-KAIST产学联合研究最终成果研讨会”。
当天,KT、首尔大学和KAIST的约50名研究人员参加了此次研讨会。与会者分享了过去一年开展的产学联合研究的最终成果,并探讨了相关技术在实际业务及服务中的应用方案。
通过此次研究,KT与首尔大学重点开发了△面向自主代理的情境语境理解与推理 △RAI(负责任的人工智能)评估标准及可靠性改进 △韩国本土数据集的获取及行为预测模型开发 △基于用户反馈的强化学习框架等内容。
此外,KT还与韩国科学技术院(KAIST)共同研究了提示词压缩及优化技术,从而减轻了大规模语言模型(LLM)的输入处理负担,并为大幅提升AI模型和智能代理服务的推理效率奠定了基础。
KT计划立即推进技术验证和内化工作,确保此次成果能够转化为实际模型、平台及服务的竞争力提升。此外,还将发掘反映现场技术需求的后续课题,将研发(R&D)合作范围扩展至代理式AI、RAI、物理AI、令牌效率优化等领域。
首尔大学AI研究院院长李在旭表示:“此次联合研究意义重大,它将大学的研究能力与产业现场的实际技术课题相结合,并共同验证了研究成果的应用可行性。”他补充道:“今后,我们将通过与KT的合作,进一步发展产学合作模式,使学术成果转化为AI技术创新和产业竞争力的提升。”
韩国科学技术院(KAIST)金在哲AI研究生院金基应教授强调:“AI技术的竞争力不仅取决于模型性能,还取决于其在实际环境中的效率和应用可行性”,并表示:“期待此次联合研究中获得的技术能成为提高大规模语言模型处理效率、推广产业现场AI应用的基础。”
KT AX未来技术研究院院长、常务董事朴在亨表示:“通过与首尔大学和KAIST的合作,我们共同完成了KT所需的核心AI技术。”他补充道:“我们将以此次成果为基础,扩大与高校共同成长的研发合作模式,并持续推进相关研究,使其转化为KT的AI竞争力。”
KT于30日宣布,在首尔瑞草区KT乌面研究中心举办了“首尔大学-KT-KAIST产学联合研究最终成果研讨会”。
当天,KT、首尔大学和KAIST的约50名研究人员参加了此次研讨会。与会者分享了过去一年开展的产学联合研究的最终成果,并探讨了相关技术在实际业务及服务中的应用方案。
通过此次研究,KT与首尔大学重点开发了△面向自主代理的情境语境理解与推理 △RAI(负责任的人工智能)评估标准及可靠性改进 △韩国本土数据集的获取及行为预测模型开发 △基于用户反馈的强化学习框架等内容。
此外,KT还与韩国科学技术院(KAIST)共同研究了提示词压缩及优化技术,从而减轻了大规模语言模型(LLM)的输入处理负担,并为大幅提升AI模型和智能代理服务的推理效率奠定了基础。
KT计划立即推进技术验证和内化工作,确保此次成果能够转化为实际模型、平台及服务的竞争力提升。此外,还将发掘反映现场技术需求的后续课题,将研发(R&D)合作范围扩展至代理式AI、RAI、物理AI、令牌效率优化等领域。
首尔大学AI研究院院长李在旭表示:“此次联合研究意义重大,它将大学的研究能力与产业现场的实际技术课题相结合,并共同验证了研究成果的应用可行性。”他补充道:“今后,我们将通过与KT的合作,进一步发展产学合作模式,使学术成果转化为AI技术创新和产业竞争力的提升。”
韩国科学技术院(KAIST)金在哲AI研究生院金基应教授强调:“AI技术的竞争力不仅取决于模型性能,还取决于其在实际环境中的效率和应用可行性”,并表示:“期待此次联合研究中获得的技术能成为提高大规模语言模型处理效率、推广产业现场AI应用的基础。”
KT AX未来技术研究院院长、常务董事朴在亨表示:“通过与首尔大学和KAIST的合作,我们共同完成了KT所需的核心AI技术。”他补充道:“我们将以此次成果为基础,扩大与高校共同成长的研发合作模式,并持续推进相关研究,使其转化为KT的AI竞争力。”