distribution-drift

Black-Mamba提出了一种测试时自适应预测架构，利用累积惊异度仅在检测到分布漂移证据时选择性更新记忆，从而在非平稳时间序列上实现高效自适应。

ASK-NN 是一种非对称最近邻测试，用于检测参考样本与查询样本之间的分布漂移，可应用于LLM幻觉检测和人工文本检测。该方法计算高效，具有理论保证，并且在合成和真实世界基准测试中与基线方法相比表现出竞争力。

提出了一种基于Wasserstein-GAN的方法，用于传感器引起的分布漂移的无监督校准，并在跟踪探测器玩具模型和带有老化效应的模拟量能器数据上进行了验证。