공간 지능 모델 'MJev-Spatial' 공개: 텍스트 생성 없이 공간 판단 수행

요약

MJev-Spatial은 공간 지능 작업에서 자율 회귀 디코딩을 제거하고 단일 패스로 처리하는 시스템 1 멀티모달 의사결정 모델이다. 이 모델은 후보군을 클래스로 간주하여 추가 파라미터 없이 백본의 쿼리 및 키 투영을 활용해 점수를 매기는 통일된 분류 프레임워크를 사용한다. 훈련 효율화를 위해 코어스 투 파인(coarse-to-fine) 단계의 통합 지도 학습과 배치 최적화 기법을 도입하여, 기존 방식 대비 학습 처리량을 30.8% 향상했다. Qwen3.5-4B 기반으로 1,230만 개의 질문-답변 쌍을 학습한 MJev-Spatial은 12개 벤치마크 중 7개에서 1위를 기록하며 가장 높은 종합 점수(65.64%)를 달성했다. 또한 기존 자율 회귀 모델 대비 5.6배, 가장 빠른 베이스라인 대비 2.5배 빠른 추론 속도를 확보했다.

AI가 원문을 요약한 내용으로, 부정확할 수 있습니다.