연구진은 공개 모델 저장소의 폭발적인 증가로 인한 모델 정글 현상에 대응하기 위해 MVProbe라는 다중 뷰 프로빙 프레임워크를 개발했어요.
MVProbe는 기존 프로브의 단점을 보완하여 가중치 공간의 1차 신호와 상호 작용 기반 뷰를 결합하여 풍부한 상관 관계 패턴을 분석해요.
Model Jungle 벤치마크에서 MVProbe는 다양한 구조의 모델에서 ProbeX보다 우수한 성능을 보였으며, 프로빙 순서의 스케일링 법칙을 분석하여 균형 잡힌 융합 전략을 제시했어요.