该文综述深度估计领域自适应研究，涵盖元学习对抗训练、扩散模型测试时自适应、无监督立体视差微调、少样本特征约束、AdaDepth对抗对齐、注意力去噪、伪标签监督、硬件感知压缩、GASDA几何对称框架及跨模态稀疏到稠密学习等方法，旨在提升模型跨域泛化能力。

本文综述了多种测试时自适应与领域适应方法，如RMT、CMT、ROID、CoNMix和AdaContrast，分别解决连续分布变化、在线自适应和无源多目标适应等问题，利用对比学习、伪标签和权重平均等技术提升鲁棒性，并在多个基准上达到最优。

该文汇总多项机器学习研究：用大语言模型构建性能预测模型，用于机器翻译和神经架构搜索，显著缩短搜索时间；提出RMLDP算法，结合多模式融合网络与元学习解决市场细分需求预测数据不足问题，已在淘宝应用；提出MemUP训练法，无需整序列反向传播即可学习LSTM长期依赖；发布四个Reddit数据集，用神经变分动态主题模型预测文章流行度；提出MEMO-CL测试时自适应方法应对分布变化；用生成模型弱监督自动标注减轻人工负担；研究弱监督多标签分类中的噪声与过拟合；用多元逻辑回归和循环神经网络个性化推荐学习方案；评估预训练模型对虚假特征的依赖及问答去偏见鲁棒性；提出对比学习框架，结合重加权与损失函数解决长尾和噪声标签问题。