연구진은 다중 시각적 언어 모델(MLLM)의 공간 지능 부족 문제를 해결하기 위해 OmniView-Space 프레임워크를 제안했어요. OmniView-Space는 다중 관점 공간 매핑(MPSM)을 통해 시각적 인지 지도를 생성하고, 도구 기반 자아 중심 추론을 통해 필요한 시점 정보를 선택해요. 실험 결과, OmniView-Space는 기존 방식보다 뛰어난 성능을 보였고, 외부 기하학 파이프라인 의존성을 줄이는 데 성공했어요.