연구진은 CLIP 모델이 새로운 데이터에 적응하면서 기존 지식을 잊는 문제를 해결하기 위해 새로운 방법을 제안했어요. 제안된 방법은 클래스별로 손실을 동적으로 재가중치하여 학습하며, 이는 적은 메모리 사용량으로도 가능해요. CIFAR-100, ImageNet1K, DomainNet 데이터셋에서 테스트 결과, 기존 방식보다 성능이 뛰어나고 재앙적 망각을 최소화했어요.