본 논문은 다중 작업 모델 병합에서의 성능 저하 문제를 해결하기 위해, 기존의 파라미터 수준 또는 작업 손실 관점의 접근 방식 대신 특징 드리프트(feature drift)를 최소화하는 새로운 방법인 LOT Merging을 제안합니다. LOT Merging은 계층별로 특징 드리프트를 최소화하는 볼록 이차 계획법으로 정의되며, 선형 및 정규화 계층의 매개변수에 대한 폐쇄형 해를 분석적으로 도출하여 효율적인 모델 통합을 가능하게 합니다. 실험 결과, LOT Merging은 비전 및 비전-언어 벤치마크에서 최첨단 기법보다 최대 4.4%의 성능 향상을 보였습니다.