국가R&D로 수행 중인(또는 수행된) 연구과제 정보입니다. ■ 과제 개요 · 과제명: 효율적 학습을 통한 추론 AI 모델 가속화 기술 개발 · 예산사업명: 개인기초연구(과기정통부) · 기준년도: 2026년 · 총 연구기간: 2025-09-01 ~ 2028-08-31 · 당해연도 연구기간: 2026-09-01 ~ 2027-08-31 · 수집 분야: 사회과학 ■ 수행 주체 · 과제수행기관: 서울대학교 · 연구책임자: 강필성 · 부처명: 과학기술정보통신부 ■ 연구비 (당해년도) · 정부투자연구비: 193,331,000원 ■ 한글키워드 · 추론 인공지능, 학습 효율화, 효율적 파라미터 연산, 효율적 토큰 생성, 강화학습 ■ 영문키워드 · Reasoning AI, Efficient Training, Efficient Parameter Computation, Efficient Token Generation, Reinforcement Learning ■ 연구내용 연구 주제 1: 효율적 연산 구조의 모델 학습1차년도) 추론 모델의 토큰 내 정보 처리 연산 절감 (개별적인 토큰의 정보를 처리하는 MLP 층에서의 연산량 절감)- 특정 토큰을 처리할 때 필요한 파라미터만을 선택적으로 활성화하거나, 중요도가 높은 파라미터를 자동으… ■ 원문 확인 · 과제고유번호: 2710115542 · NTIS 과제상세페이지: https://www.ntis.go.kr/project/pjtInfo.do?pjtId=2710115542 (NTIS 로그인 후 조회할 수 있습니다) ※ 출처: 국가과학기술지식정보서비스(NTIS) — 공공저작물 제1유형(출처표시) 위에 없는 상세 정보는 NTIS 과제상세페이지에서 확인해 주세요.