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在真实应用中，视觉语言模型（VLM）接收到的测试流往往并不干净。除了属于已知类别的样本，还可能混入分布偏移样本、未知类别样本和各种 OOD 噪声。模型需要一边适应新的视觉分布，一边准确分类已知样本，并