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视觉模型（VLM）的在线测试时间适应（OTTA）最近引起了人们的注意，以利用沿流观察到的数据，以改善未来的预测。不幸的是，现有方法依赖于数据集特异性的超参数，从而大大限制了它们对看不见的任务的适应性。为了响应，我们提出了在线高斯适应（OGA），这是一种新颖的方法，该方法使用高斯分布来对视觉特征的可能性进行建模，并将零摄影先验纳入可启动的最大a后验（MAP）估计框架中，并与所有数据集中的固定超参数一起使用。我们证明，在大多数数据集和运行中，OGA优于最先进的方法。此外，我们表明，将OTTA与流行的几弹技术结合起来（一种实用但被忽视的先前研究环境）是非常有益的。此外，我们的实验研究表明，由于所有OTTA方法在运行中观察到的实质性可变性，常见的OTTA评估方案的平均性能在每个数据集中最多要超过三个。因此，我们主张更多的索式评估实践，包括增加运行的数量和考虑其他定量指标，例如我们提出的预期尾巴准确性（ETA），计算为最差10％的运行中的平均准确性。我们希望这些贡献将鼓励OTTA社区中更严格，更多样化的评估实践。代码可在https://github.com/cfuchs2023/oga上找到。

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