KAIST, ‘지식 재사용’으로 서버 호출 57% 줄였다…“증류·추가학습 필요 없어”

국내 연구진이 한 번 얻은 지식을 기기 내부 저장소에 쌓아뒀다가 재사용하는 온디바이스 AI 기술을 개발했다. 기존 모델을 추가로 학습시킬 필요 없이 대형 AI 모델에 대한 서버 의존도를 낮춘 것이 특징이다.한국과학기술원(KAIST, 총장 배충식)은 이재길 전산학부 교수 연구팀이 기기의 소형 AI와 서버의 대형 AI를 효율적으로 연결하는 협업 프레임워크 ‘CURE(Cumulative Knowledge Reuse, 누적 지식 재사용)’를 개발했다고 22일 밝혔다.연구팀은 문제 난이도에 따라 필요한 연산량이 다르다는 점에 착안했다. 소형

AI타임스 · 2026. 09. 22. 오후 02:01