지식 편집
모델 전체를 재학습시키지 않고 특정 사실이나 지식만을 정교하게 수정하거나 주입하는 기법이다. LLM 내부의 특정 가중치를 계산적으로 업데이트하여 질문에 대한 답변을 바꾸는 방식으로 작동하며, MoKus에서는 시각적 개념을 텍스트 지식에 바인딩하는 데 사용된다.