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OpenAI o1团队成员 Noam Brown 表示，o1的大规模计算可能不是最好的方法，很高兴看到有学者在提高推理能力上探索新的方法。 数据生成 的核心是将测试任务中蕴含的输入输出对关系，通过数据增强的方式最大限度地利用，可具体分为两个步骤。

这个架构通过对输入token进行梯度下降来压缩上下文，被称为“测试时间训练层（Test-Time-Training layers，简称TTT层）”。“共同一作”加州大学伯克利 ...

【新智元导读】Scaling Law并未失效，只是不再局限于参数规模的增加。MIT团队最新研究发现，测试时训练在Scaling大模型上，显现出突破性潜力，ARC公共基准测试中拿下61.9%成绩，媲美人类选手。

The National Transformation Alliance (NTA) deems it no coincidence, even though TTT claims “technical difficulties” denied citizens the oppor­tunity to view Kamla Persad-Bissessar’s address ...

The Fund seeks daily investment results that correspond to three times the inverse of the return of the ICE US Treasury 20+ Year Bond Index for a single day. The Index includes US Treasury ...

Southern Miss football coach Will Hall isn't one to post frequently on social media. In fact, before this week, ...

Manufacturing technology solutions for industrial scale metal additive manufacturing using its unique patented Titomic Kinetic Fusion technology with its principal activities in defence, aerospace ...

近年来，随着人工智能的迅猛发展，许多科研机构不断探索提高模型推理能力的新方法。美国麻省理工学院（MIT）近期的一项研究提出了一种创新的“测试时训练”（Test-Time Training, TTT）方法，显著提升了AI模型的推理准确性，最高可达原来的5.8倍。这一发现不仅打破了传统的先训练后测试的模型使用模式，更为解决复杂计算任务带来了新的可能性。 核心技术：测试时训练 TTT方法的核心在于，在模 ...

据新智元的报道，MIT团队的最新研究揭示——测试时训练（TTT）具有突破性潜力，能够显著提升语言模型的直觉和推理能力。在最近的ARC公共基准测试中，他们的模型达到了61.9%的准确率，甚至接近人类的表现。这一发现对整个行业而言，如同黑暗中的一束光芒，给我们提供了新的思路来应对大规模模型扩展的挑战。

MT. PLEASANT — As holiday decorations pop up and temperatures trend down, the Mt. Pleasant DD Chapter of the TTT Society leverage the season to benefit young girls in the warmer months to come as five ...