아크릴, AI 추론 제어 기술 국제 학술대회 메인 논문 채택

[서울=뉴시스] 김경택 기자 = 인공지능 전환(AX) 인프라 전문기업 아크릴은 대규모언어모델(LLM)의 추론 효율을 높이는 인공지능(AI) 추론 제어 기술을 다룬 논문이 국제 학술대회 'EMNLP 2026' 메인 컨퍼런스(Main Conference)에 채택됐다고 29일 밝혔다.

회사 측에 따르면 이번에 채택된 기술은 추가적인 그래픽처리장치(GPU) 투입이나 토큰 예산 확대 없이 AI의 추론 정확도를 높이는 것이 핵심이다.

아크릴의 논문 '제한된 토큰 예산에서 AI의 추론 진행도를 양방향으로 조절하는 기술(ParentingLLM: Pacing Reasoning Maturity for Bidirectional Test-Time Scaling under Token Budgets)'은 문제의 난이도와 추론 진행 상태에 따라 AI의 사고 과정을 유연하게 조절하는 방법을 제안한다. 성급하게 결론에 도달하려 할 때는 추가 검토를 유도하고, 반대로 추론이 불필요하게 길어질 경우에는 사고 과정을 정리해 적절한 시점에 답변을 마무리하도록 하는 방식이다.

해당 기술은 현재 아크릴의 AI 인프라 플랫폼 'GPUBASE'의 LLM 추론 환경에 적용돼 판매되고 있다. 사용자는 별도의 토큰 예산 확대 없이 추론 과정을 효율적으로 제어해 AI의 응답 품질과 운영 효율을 높이는 데 활용할 수 있다.

아크릴은 향후 해당 기술을 생성형 AI에서 피지컬 AI까지 확대 적용할 계획이다.
 
아크릴 관계자는 "실제 제품 현장에서 먼저 검증한 추론 효율화 기술을 기반으로 기업의 AI 도입과 운영 비용 부담을 낮추고, 향후 생성형 AI에서 피지컬 AI까지 적용 범위를 확대해나갈 것"이라고 말했다.


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