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该研究在用于临床预测的视觉-语言模型中识别出'ECG幻象'，即模型尽管具有明显的多模态能力，但未能充分利用ECG数据，并提出了视觉提示调优作为一种高效的缓解策略。
FedOPAL 提出了一种框架，将视觉提示适配为特征校正器，用于单次联邦学习，通过解析方法实现高效的无梯度聚合，在零服务器端训练成本下，性能显著优于现有解析方法，并可与迭代方法相媲美。