QKFormer는 스파이킹 신경망의 생물학적 타당성과 인지 기능 모방 측면에서 많은 장점을 가지고 있습니다. Spike-form Q-K attention 메커니즘을 통해 신경적인 연산을 효율적으로 모델링하고 계층적 구조를 통해 다양한 규모의 특징을 효과적으로 표현할 수 있습니다. 이러한 특성은 신경과학적인 원리를 모방하면서도 높은 성능을 달성할 수 있는 가능성을 제시합니다. 따라서 QKFormer는 생물학적 신경망의 원리를 따르면서도 현대적인 인공 신경망의 성능을 극대화하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다.