연구진은 기존의 MLLM 자기 진화 방법들의 한계를 극복하기 위해 EVE(Executable Visual transformation-based self-Evolution) 프레임워크를 개발했어요.
EVE는 모델의 불확실성에 의존하지 않는 외부 피드백과 함께, 훈련 데이터 분포를 지속적으로 다양화하는 메커니즘을 도입했어요.
실험 결과, EVE는 기존의 자기 진화 방법들을 능가하는 성능을 보여주며 검증 가능한 MLLM 자기 진화의 새로운 패러다임을 제시했어요.