CorPipe 26이 CRAC 2026 다국어 코어퍼런스 해결 공유 과제에서 우승했어요. 이 공유 과제는 생성형 LLM과 전문 시스템 비교에 초점을 맞추고 있으며, 5개의 데이터셋과 2개의 언어가 새롭게 추가됐어요.
CorPipe 26은 빈 노드 예측 기능을 개선한 버전으로, LLM 트랙에서 2.8%p, 일반 트랙에서 9.5%p 앞섰어요. 다양한 모델 크기, 빈 노드 예측 방법, 교차 언어 제로샷 평가에 대한 실험도 진행했어요.
소스 코드와 학습 모델은 GitHub에서 공개됐으며, 다국어 코어퍼런스 해결 연구에 기여할 것으로 기대돼요.