연속 잠재 추론
연속 잠재 추론은 텍스트 토큰 대신 연속 벡터 계열을 중간 추론 상태로 사용하여 시각적·추상적 정보를 표현하는 기법이다. 이 방식은 입력 이미지와 최종 답안 사이의 중간 계산을 고차원 연속 공간에서 수행하여 언어화로 인한 정보 손실을 줄인다. 모델 학습에서는 prior와 posterior를 정의해 variational inference 기반으로 이 잠재 공간을 최적화한다.