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 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。

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。

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 ...

在人工智能和机器学习领域，模型推理能力的提升一直是研究的热点话题。最近，麻省理工学院（MIT）的一项突破性研究揭示了一种新的训练方式——测试时训练（Test-Time Training, TTT），这一方法在多项复杂任务中展现出惊人的性能。在应用TTT之后，一个大型语言模型的推理准确率在超难的ARC任务中甚至提升了至原本的5.83倍，这一成果超越了目前最先进的GPT-4和Claude模型，甚至可以 ...

近期，麻省理工学院（MIT）的一项前沿研究引起了广泛关注，该研究提出了一种新颖的训练方法——测试时训练（Test-Time Training，TTT），以显著提升大规模语言模型在推理任务中的表现。研究表明，通过在模型推理阶段进行快速训练，可以大幅增强模型的推理能力，特别是在应对复杂的推理任务时，准确率最高可提升至原来的5.83倍，超越了现有最先进的模型，如GPT-4和Claude。

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 ...

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 ...

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 ...