테스트 시점 학습
모델이 학습 완료 후 추론(테스트) 단계에서도 입력 데이터에 맞춰 가중치를 미세하게 조정하거나 내부 상태를 업데이트하는 기술이다. 도메인 적응력을 높이고 새로운 정보에 즉각 대응하게 한다.