TTACILの結果から、連続的なモデル更新がCILタスクで本当に必要かどうかという問いについて考えることが重要です。TTACILは、最初のセッション適応を行った後、各テストサンプルに対してテスト時適応を行うことで、従来のCIL方法と比較して優れたパフォーマンスを実現しました。このアプローチでは、すべてのタスクでモデルパラメーターを引き続き更新する必要はありません。その代わりに、各新しいタスクに適応するだけで済むため、効率的なトレーニング戦略として機能します。