RASP-Tuner는 변화하는 환경에서 블랙박스 최적화를 위해 개발된 새로운 방법론입니다. 과거 맥락을 검색하여 현재 상황과 유사한 정보를 활용하고, 이를 바탕으로 손실 예측을 수행합니다. 이 모델은 파라미터, 맥락, 검색된 소프트 프롬프트를 결합하여 예측을 수행하며, 주로 저차원 프롬프트 공간에서 적응합니다. 합성 벤치마크 및 실제 데이터 스트림에서 기존 방법 대비 성능을 향상시켰으며, 단계별 연산 시간을 8~12배 단축했습니다.