■ **概要** 推論時に動的に適応し、タスク固有に自動最適化されるモデル非依存の学習フレームワーク。 ■ **特徴・用途** - テスト時学習（Test-time Learning）により、同一モデルが入力に応じてリアルタイムで特化。推論精度向上と一般化能力のトレードオフを緩和 - TUI と充実したCI（CodeQL・コンテナスキャン・署名検証）を備え、プロダクション適用を想定した実装品質。AGPL-3.0 で商用利用時は要注意 - モデル非依存設計のため、LLM・ビジョンモデル・その他アーキテクチャ横断で応用可能な拡張性 ■ **結論** テスト時の軽量適応で汎用モデルの実用性を高める技術として、エッジ推論や低リソース環境での精度維持が有効活用シーン。