자율 주행 GVQA에서 모델의 인지 결과와 계획 결정 간 일관성을 유지하는 것이 중요해요. 명시적 방식은 프롬프트 기반 컨텍스트 전달 전략을 활용하여 기존 모델의 NLI 모순을 최대 42.6%까지 줄이는 강력한 기준선을 제시했어요. 암시적 방식은 게이티드 컨텍스트 투사기를 도입하여 단계별 의미적 이득을 얻었으며, 향후 도메인 적응이 전체적인 성능 향상에 기여할 수 있음을 시사했어요.