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RADC：面向视觉语言模型测试时自适应的风险感知双缓存方法

RADC 提出面向视觉语言模型测试时自适应的风险感知双缓存方法，通过语义前景缓存剥离背景干扰、高斯风险准入筛选可靠样本，并融合零样本与双缓存预测，在跨域与分布外基准上实现 SOTA 性能。