麻省理工学院(MIT) 的研究人员最近提出了测试时训练”(Test-Time Training, TTT) 的新方法，并在抽象推理挑战赛 (ARC) ...

OpenAI研究科学家、德扑之父Noam Brown第一时间转发了新研究，并称我们通过o1开发了一种scale测试时计算的新方法，但它并不是唯一的方法，也可能不是最好的方法。很兴奋可以看到学术研究人员朝着这个方向，探索出新的方法。

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。

这篇文章透露，OpenAI 下一代旗舰模型的质量提升幅度不及前两款旗舰模型之间的质量提升，因为高质量文本和其他数据的供应量正在减少，原本的 Scaling Law（用更多的数据训练更大的模型）可能无以为继。此外，OpenAI 研究者 Noam ...

克雷西 发自 凹非寺 o1不是通向大模型推理的唯一路径！ MIT的新研究发现，在测试时对大模型进行训练，可以让推理水平大幅提升。 在挑战超难的ARC任务时，准确率最高可提升至原来的5.83倍。 这样的表现不仅优于GPT-4和Claude，如果与其他推理方法相结合，还能超越人类的平均水准。 OpenAI o1团队成员Noam ...

在人工智能的快速发展中，大语言模型（LLM）一直是研究的热点。然而，随着模型规模的不断扩大，研究者们逐渐意识到，Scaling Law虽然曾为模型的改进提供指导，但其效果似乎已经趋于饱和。近期，麻省理工学院（MIT）的研究团队发表了一项突破性研究，提出了所谓的“测试时训练”（Test-Time Training, TTT）方法，这一方法展示了大语言模型的新潜力。通过在模型推理过程中进行临时的参数更 ...

在科技发展的快速浪潮中，人工智能（AI）已经成为大家热议的话题，其中语言模型（LLM）尤其引人注目。然而，随着对模型性能的期望不断攀升，Scaling Law的效果似乎也在逐渐失效。好在，MIT的研究团队为我们带来了更具希望的消息！ 新的希望：测试时训练的崛起 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 ...

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 ...

黄金是今年最受关注大宗商品之一，金价年初至今迅速攀升，究竟还能跑多远？现在是不是买黄金的好时机？TTT ...

（吉隆坡9日讯）《东方日报》今早于吉隆坡马华大厦隆重举办2025高瞻远瞩投资讲座，深入探讨大马2025年财政预算案的各项政策，以及对我国经济造成的影响。此次讲座吸引了众多读者和投资者，现场反应踊跃，反映出大众对经济前景和投资机会的高度关注。出席嘉宾包 ...