연구진은 다중 인스턴스 학습(MIL) 모델의 사전 훈련을 위한 새로운 프레임워크를 제안했어요. TITAN과 CARE라는 두 개의 슬라이드 기반 모델을 교사 모델로 활용하여 다양한 MIL 아키텍처에 지식 전달을 수행해요. 실험 결과, 사전 훈련은 특히 선형 프로빙 및 소량 데이터 환경에서 MIL 집계기를 개선하며, 경량화된 MIL 모델의 계산 효율성을 유지해요.