#测试时自适应

A2TTA 能应对道路扩建和出行变化导致的预测不准，在 10 个真实网络测试中效果明显，搞交通预测的可以看看。

这篇论文用最优传输做分布对齐来对抗扰动，不用改模型结构，挺实用的思路。

这篇论文提出 AdaJEPA，能让世界模型在测试时自动适应，一次梯度步就大幅提升规划成功率，解决分布偏移问题。

该工作首次将时序预测TTA严格建模为微分方程问题，提供了理论清晰的优化视角，并在稀疏噪声数据下表现显著优于现有方法，对实际部署中的低质量观测场景具有重要参考价值。

该研究通过测试时自适应解决了深度学习PET重建模型的泛化困境，显著降低了计算成本，为临床实时部署提供了可行方案。