MIT等提出Guidance-TTT：测试时训练小模型指导冻结大模型做科学发现

MIT等机构作者（Chonghe Jiang 等）在arXiv发布论文，提出测试时训练方法Guidance-TTT：由一个小型紧凑指导模型在测试时通过自适应组相对强化学习更新，提出高层策略修改，再由冻结的更强执行模型将其实现为完整可执行方案；每轮依次选择已有方案、提出修改并执行验证。 论文声称在不联网的条件下，该方法在四个不同领域均产出较强方案，优于已有文献报告的最佳结果，并与公开在线排行榜上的最先进结果相当。以上为论文摘要声称，本站未核验全文。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。