arXiv · AI· Yepeng Liu, Shengmai Chen, Xuandong Zhao, Chengzhi Liu, Dawn Song, Xin Eric Wang, Yuheng Bu·· 2 小时前AI 评分21
TTME能否在科学发现中超越测试时训练？
Can Test-Time Memory Evolution Outperform Test-Time Training for Scientific Discovery?
AI 导读
TTME在五个数学任务上全面超越测试时训练，同时减少82.8%–84.6%的FLOPs和47.7%–58.4%的运行时间。 TTME通过蒸馏经验持续更新外部记忆来指导后续发现，而不更新模型权重，属于即插即用的测试时适应方法。 该结果确立了TTME作为测试时训练在评估科学发现场景下高效替代方案的地位。
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