DeltaTTT：面向非线性循环记忆的逐层优化方法

针对非线性记忆网络在序列测试时训练中难以单遍优化、串行 TTT 反而不如固定基座并行 TTT 的问题，研究者提出 DeltaTTT，将两层记忆网络的联合内循环优化改为逐层学习，每层分配局部预测目标并通过状态相关的 delta 规则更新。该方法保留非线性读出并支持分块并行计算，在 DeltaNet 和 LaCT 骨干上提升了语言建模与检索表现。