연구진은 멀티모달 감정 인식(MER) 모델의 크기가 커질수록 성능이 향상하지만, 계산 비용과 추론 효율성이 낮아지는 문제를 지적했어요.
Light-MER라는 가벼운 MER 프레임워크를 제안하여, 지식 증류를 통해 10억 개 이하의 파라미터로도 고품질 MER 성능을 달성했어요.
새로운 최적 수송 손실과 GRPO 기반 멀티 보상 최적화 전략을 도입하여, MER 성능과 효율성을 동시에 향상시켰으며, 9개 벤치마크 데이터셋에서 최고 성능을 기록했어요.