연구진은 기존 시각 프롬프트 학습 방법의 한계를 극복하기 위해 뇌-영감 스파이킹 학습을 통합한 LoRSP(Low-Rank Sparse Prompting) 프레임워크를 제안했어요.
LoRSP는 저랭크 분해를 통해 프롬프트 요소를 생성하고, 스파이킹 뉴럴 네트워크(SNN)를 활용해 각 인스턴스에 대한 희소한 시각 프롬프트를 생성해요.
실험 결과, LoRSP는 기존 시각 프롬프트 방법과 견줄 만한 성능을 보이면서도 더 적은 수의 튜닝 파라미터를 사용하며, 다양한 다운스트림 작업에서 견고한 적응성을 보여줬어요.