本研究提出StreamAdapter，通过直接更新模型参数，降低了大语言模型在测试时间适应中的推理成本，显著减少了对示例数量的依赖，提高了推理效率。

测试时间适应（TTA）在不平衡数据上表现不佳，导致性能下降。研究提出了平衡的batchnorm层，结合自我训练（ST）和锚定损失正则化，提升适应性。最终模型TRIBE在四个数据集上表现优异，代码可在GitHub获取。

提出了UniTTA基准和框架，解决测试期间预训练模型适应性问题，全面评估并展现领先性能。

测试时间适应 (TTA) 是将预训练模型调整到新的测试领域的方法。研究者提出了DPLOT框架，通过选择特定领域特征提取的块进行训练，并使用伪标签生成方法。实验结果表明，DPLOT在多个基准测试中表现优于以前的方法。其他研究还提出了不同的测试时间适应方法，如Decoupled Prototype Learning (DPL)、特征修正和自我蒸馏等。

TRIBE是一种测试时间适应（TTA）模型，通过平衡的batchnorm层和锚定损失解决了不平衡测试数据和持续域漂移的问题。TRIBE在四个真实世界TTA数据集上评估，实现了最先进的性能。