연구진은 시각 자동 회귀(VAR) 모델의 안전 정렬 문제를 해결하기 위해 새로운 프레임워크 SACE를 제안했어요. SACE는 의미적 특이점 공리(Scale-0에 의미적 개념이 고정된다는 가설)를 기반으로, VAR 모델의 첫 번째 스케일에서만 개입하여 안전한 개념 삭제를 가능하게 해요. 실험 결과, SACE는 다양한 분야에서 최소한의 훈련 오버헤드로 수술적인 개념 삭제 성능을 달성하며 VAR 모델의 안전 취약점을 해결했어요.