SIEVES는 시각적 증거 점수를 활용하여 MLLM의 일반화 성능을 향상시키는 방법론이에요. SIEVES는 OOD 벤치마크에서 기존 모델 대비 최대 세 배 높은 커버리지를 제공하며, 정확도 향상 외에 커버리지 향상 효과도 보여요. SIEVES의 선택기 디자인은 o3 및 Gemini-3-Pro와 같은 독점적인 이유 모델로의 전이도 가능하게 해줘요.