DFKI-MLT는 SemEval-2026 Task 7에서 문화적 인식 평가를 위해 활성화 조작 기법을 활용한 시스템입니다. FLORES 병렬 데이터를 활용해 언어별 벡터를 추출하고, LLM의 트랜스포머 레이어에 조작 벡터를 추가하는 방식으로 작동합니다. MCQ 트랙에서 86.96% 정확도를 기록하며 17개 팀 중 7위를 차지했어요.
활성화 조작은 문화적 추론에 미미하고 불균일한 개선을 가져오며, 레이어에 따라 효과가 다르고 언어·지역 쌍에 따라 크게 달라지는 것으로 나타났습니다. 또한 프롬프트 설계와 활성화 조작의 상호작용도 확인됐어요.
연구 결과, 문화적 인식 추론을 위해서는 프롬프트 설계와 활성화 조작을 공동으로 최적화해야 한다는 점을 시사합니다.