DataClaw0: 가공되지 않은 멀티모달 스트림을 위한 에이전트 기반 맞춤화 (agentic tailoring)

요약

DataClaw0는 비디오, GUI, 임바디드 데이터 등 가공되지 않은 멀티모달 스트림을 정제하기 위한 에이전트 기반 맞춤화 모델입니다. 9B 파라미터 규모로 노이즈를 필터링하고 신호를 조밀한 감독 데이터로 재구성합니다.

핵심 포인트

• 9B 모델을 활용한 멀티모달 데이터 노이즈 필터링
• 사실적 앵커와 의미론적 합성을 통한 데이터 재구성
• SFT와 GRPO를 결합한 5개 도메인 학습 방식
• 멀티모달 스트림을 위한 에이전트 기반 맞춤화 기술