새로운 논문이 TMLR에 발표되었으며, 비대조적 표현 학습을 위한 Joint Embedding 아키텍처에 연산적 변분 의미론을 추가하는 방법을 제시해요. 모델은 각 방향과 반지름을 분리하여 임베딩 가능성을 요인화하고, 불확실성이 추론과 임베딩 가능성을 직접적으로 제어하도록 설계되었어요. Student-t 분포를 사용하여 학습 안정성을 확보하고, OOD 탐지 실험에서 VI-SimSiam과 비교하여 성능을 평가했어요.