연구진은 모델의 추론 능력 확장 방식 외에, 외부 도구를 활용해 모델의 성능을 개선하는 Interaction Scaling이라는 새로운 방법을 제시했어요.
Interaction Scaling은 모델이 생성한 결과물을 외부 도구가 관찰하고, 모델이 이를 수정하는 과정을 반복하며 실제 관찰을 통해 성능을 향상시키는 방식이에요.
연구 결과, Interaction Scaling은 고정된 토큰 예산 내에서 기존 방식보다 더 높은 성능을 보였으며, 시각적 결과물 평가 시에는 VLM의 한계를 극복하고 실제 결함을 개선하는 데 효과적이었어요.