연구진이 시각-언어-행동(VLA) 모델의 다국어 이해 능력을 최초로 체계적으로 분석했어요. 영어 기반으로 훈련된 VLA 모델은 다른 언어에서 성능이 크게 저하되는 다국어 격차가 존재했어요. 연구진은 다국어 주성분 요소 정렬(Multilingual Principal Component Alignment) 기법을 통해 다국어 성능 격차를 줄이는 데 성공했어요.