신뢰도 보정 및 점진적 추론을 통한 QANTA 2026용 작업별 멀티모달 질의응답 에이전트

요약

본 논문은 QANTA 2026 공동 챌린지를 위해 작업별 멀티모달 질의응답(EMM-QA) 에이전트 아키텍처를 제안합니다. 이 시스템은 불확실성 속 답변 결정(Tossup)과 정확한 증거 기반 선택(Bonus)이라는 두 가지 과제를 다룹니다. 특히, 신뢰도 보정 및 도메인 특화 추론 정책에 중점을 둔 경량의 에이전트 전략을 통해 높은 성능을 달성했습니다.

핵심 포인트

• QANTA 2026 챌린지를 위한 작업별 멀티모달 QA 에이전트 개발.
• Tossup은 신뢰도 보정된 모델로, Bonus는 구조화된 관계 추론에 중점을 둠.
• 검색이나 앙상블 대신 효율적인 추론 정책과 신뢰도 보정에 초점.
• 경량의 작업별 전략이 자원 제약적 환경에서 강력한 성능을 입증함.