Быстрое и агностическое разложение

arXiv: 2610.35090v 1 Annuales Type: New Humber: Test-Time Survey Tunning (TPT) адаптирует крупные заранее подготовленные модели к невидимым изменениям в целевом распределении путем обновления только легких быстрых символов. Существующие методы ТПТ являются эффективными, однако они в основном позволяют оптимизировать каждое оперативное обновление на местном уровне. В течение всего периода испытаний в целях подготовки соответствующих прогнозов и обновлений используются обновленные на данном этапе сигналы, что позволяет накапливать шумные или предвзятые немаркированные цели и дестабилизировать траекторию быстрого обновления. Мы идентифицируем два режима отказа: расширение масштаба, когда обновления слишком далеко двигаются быстро, и дрейф направления, где последовательные обновления указывают в непоследовательных направлениях. Для анализа этих сбоев и контроля за ними мы предлагаем быстро-агнотическое разложение тестов ($\matt {TPD}, которое характеризует наблюдаемые траектории быстрого обновления с точки зрения динамических систем, а также расчленяет оперативные обновления базы в масштабе и направлении.