연구진은 잔차 재구축 기반 양자화 방법의 헤세이안 근사(HA) 편향 문제를 분석했어요. 모듈별 잔차 강도 스케일링 계수를 도입하여 누적 오류 수정과 잔차 관련 HA 편향을 균형 있게 조절하는 MARR(Module-Adaptive Residual Reconstruction)을 제안했어요. MARR은 LLM에서 최대 20.2%, ViT에서 최대 4.6% 성능 향상을 달성하며 기존 잔차 재구축 방식보다 우수함을 입증했어요.