연구진은 시각적 오토리거시브(AR) 모델의 텍스트 렌더링 성능 저하 원인을 토크나이저의 한계로 파악했어요. Residual Decoder Adapter(RDA)를 제안하여 기존 토크나이저를 재학습하지 않고도 성능을 개선했어요. RDA는 페어드 코드북과 잔차 브랜치를 활용하여 토크나이저 디코더 출력을 개선하고, TextAtlas 벤치마크에서 OCR 정확도를 크게 향상시켰어요.