Black-Mamba：面向分布漂移的生物启发式泄漏累积概念知识

Black-Mamba提出一种测试时自适应预测架构，将在线适应建模为分布漂移下的证据门控状态跟踪。模型仅在时间累积的惊讶度足以表明状态变化时更新动态记忆，从而区分持续漂移与瞬时噪声。论文称其在多个非平稳预测基准上取得有竞争力或更优的性能，同时显著减少推理期记忆更新次数。