[논문리뷰] DaMo: Data Mixing Optimizer in Fine-tuning Multimodal LLMs for Mobile Phone Agents본 논문은 Multimodal Large Language Models (MLLMs)의 다중 작업 지도 미세 조정(SFT)에서 최적의 데이터 혼합 전략을 찾아 성능을 극대화하는 문제를 해결합니다. 특히, 모바일 폰 에이전트(MPA)의 다양한 기능을 동시에 처리하는 MLLM의 효율성을 향상시키는 것을 목표로 합니다.#Review#Multimodal LLMs#Fine-tuning#Data Mixing Optimization#Mobile Phone Agents#Downstream Task Prediction#Benchmark#Neural Networks2025년 10월 23일댓글 수 로딩 중