GeoStack: VLM 지식 구성을 위한 모듈러 프레임워크 — 망각 없이 전문가 결합, 추론 복잡도 O(1)

휴스턴 대학 연구팀이 VLM에서 catastrophic forgetting 없이 여러 도메인 전문가를 결합하는 GeoStack을 제안했습니다. 어댑터 다양체에 기하학적·구조적 제약을 가해 기반 모델 지식을 보존하고, weight-folding 속성 덕분에 전문가 수와 무관하게 추론 복잡도가 O(1)로 일정합니다. 다중 도메인 적응과 클래스 점진 학습 실험에서 망각을 크게 완화했지만, 실험 규모가 제한적이고 실제 대규모 VLM 적용 시 추가 검증이 필요해 보입니다.

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