우리 방법은 런타임 최적화를 통해 성능을 향상시키고 속도를 높이는 데 중점을 두었습니다. 다른 학습 기반 방법들은 데이터 의존적이며 복잡한 네트워크 구조를 사용하여 학습을 진행합니다. 이러한 방법들은 학습 및 추론 시간이 오래 걸릴 수 있습니다. 반면에 우리 방법은 컴팩트하고 빠른 선형 모델을 사용하여 런타임 최적화를 통해 성능을 향상시키고 속도를 높였습니다. 또한, 우리 방법은 분석적인 위치 인코딩을 활용하여 특징을 임베딩하고, 그리드 포인트를 사용하여 노이즈에 강건한 특성을 보여주었습니다. 이러한 접근 방식은 빠른 속도와 우수한 성능을 유지하면서 다른 학습 기반 방법과 비교하여 우월성을 유지할 수 있었습니다.