연구진은 CLIP 모델의 표현 학습에 하이퍼볼릭 기하학을 활용하는 HAC 프레임워크를 제안했어요. HAC은 사전 학습된 CLIP 모델을 경량화된 방식으로 하이퍼볼릭 공간으로 전환하며, VQA에서 기존 방식보다 뛰어난 성능을 보여줬어요. HAC-B 모델은 추론 집약적인 작업에서 CLIP-B보다 최대 +1.9점의 평균 성능 향상을 달성했어요.