知識蒸留

メモリ圧縮でAIの精度と省エネを同時に向上

新研究は、AIモデルのメモリ表現を圧縮することで複雑タスクの精度向上とエネルギー削減が同時に期待できると示しました。実用化には再現性の検証や適用範囲の整理、評価指標の統一が鍵で、産業と研究の連携で現場導入が進む見込みです。