本文提出了一种基于视觉域提示的连续测试时间适应方法，以应对未标记目标域的变化。该方法结合域特定和域不可知提示，以及一致性策略，显著提升了模型在多个基准测试中的性能。此外，研究探讨了使用视觉变换器进行模型微调的有效性，并提出了领域知识提取和适应的新策略，展示了在不同数据集上的优越表现。