옵트에이아이가 28일 논문 2편이 자연어처리 국제학술대회 'EMNLP 2026' 메인 컨퍼런스와 인더스트리 트랙에 채택됐다고 밝혔다. '커널퀀트'는 LLM 양자화 시 표현 커널을 보존하는 새 프레임워크로, 재학습 없이 10분 이내 보정만으로 4비트 압축 시 정확도 유지율을 기존 대비 최대 4.75%포인트 개선했다. 두 번째 논문은 상용 온디바이스 LLM 9개를 4단계 양자화·7가지 공격 조건으로 검증한 첫 대규모 연구로, 초경량 압축 시 소형 모델의 유해 응답률이 최대 75.3%까지 치솟아 원본의 안전장치가 무력화될 수 있음을 확인했다. 올해 행사는 역대 최다 1만7669편이 제출됐으며 옵트에이아이는 3회 연속 주요 NLP 학회에 논문을 올렸다.

• •'커널퀀트' 논문, 표현 커널 보존 방식으로 4비트 양자화 정확도 유지율 최대 4.75%p 개선
• •재학습 없이 10분 이내 보정만으로 적용 가능, 비전·오디오 모델에도 범용 적용 확인
• •온디바이스 LLM 안전성 연구, 초경량 압축 시 유해 응답률 최대 75.3%까지 급증
• •상용 모델 9개를 4개 양자화 수준·7개 공격 조건으로 검증한 첫 대규모 연구
• •EMNLP 2026 역대 최다 1만7669편 제출 속 옵트에이아이 3회 연속 주요 NLP 학회 논문 채택