이 논문의 결과는 Semi-Supervised Learning 및 Out-of-Distribution (OOD) Detection 분야에서 혁신적인 발전을 기대할 수 있습니다. PAWS-VMK는 기존의 PAWS 방법보다 더 우수한 성능을 보여주며, Semi-Supervised Learning에서 새로운 벤치마크를 설정하고 OOD Detection에서 경쟁력 있는 성과를 거두었습니다. 이를 통해 더 적은 양의 레이블된 데이터로 정확한 모델을 학습하고 OOD 예제를 효과적으로 감지하는 방법을 제시하였습니다. 이러한 결과는 Semi-Supervised Learning 및 OOD Detection 분야에서 더 효율적이고 정확한 모델 학습 및 예측을 가능케 할 것으로 기대됩니다.