Hankel Update Router

新的TPD框架增强了AI模型的测试时提示调优

研究人员开发了测试时提示不可知分解（TPD），这是一个新颖的框架，旨在稳定和提高测试时提示调优（TPT）方法的有效性。TPD从动力学系统的角度分析提示更新轨迹，将更新分解为幅度和方向分量。通过采用自适应Koopman控制（AKC）来调节幅度和Hankel更新路由器（HUR）来优化方向，TPD稳定了提示更新。这个提示不可知框架可以与现有的TPT方法集成，用于视觉和文本任务，在多个数据集上展示了显著的准确性提升。