마스크 격리 촉각 정렬
LLM의 파라미터를 중요도 기반으로 이원화한 뒤, 중요도가 낮은 휴면 영역만 업데이트하여 촉각 전용 표현을 내장시키는 학습 방식이다. 임계값 기반 마스크를 적용해 중요한 가중치는 동결하고 휴면 가중치만 경사 하강으로 갱신한다. 이 방식은 파괴적 재학습을 억제해 비파괴적 모달리티 확장을 달성한다.