本研究提出了一种自适应熵感知优化框架（AEO），旨在解决多模态开放集测试中的适应性问题。该方法通过优化未知类别样本的熵和模态预测差异，有效区分已知与未知类别，从而提升在线适应性能，展现出强大的适应能力。