提出 Guidance-TTT 测试时训练方法
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提出 Guidance-TTT 测试时训练方法
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AI 综述
Chonghe Jiang 等作者提出 Guidance-TTT 测试时训练方法，将测试时训练拆分为两个角色：一个紧凑的 guidance 模型在测试时被训练，负责提出高层策略改动；冻结的执行模型将其实现为完整可执行方案，每步只更新 guidance 模型。 作者称，在不接入网络的情况下，Guidance-TTT 在四个领域产生了强解：组合优化（Polyomino Packing）、启发式编程（AHC058）、机器学习（Lasso）和 GPU 内核优化（TriMul）。代码已公开。
AI 根据报道生成 · 2 小时前更新
最新进展10月15日 12:00
Guidance-TTT：在测试时训练小模型以解锁更好的科学发现报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月15日
- arXiv cs.AIGuidance-TTT：在测试时训练小模型以解锁更好的科学发现
Guidance-TTT 将测试时训练拆分为两个角色：一个紧凑的 guidance 模型在测试时被训练，负责提出高层策略改动，冻结的执行模型将其实现为完整可执行方案，每步只更新 guidance 模型。
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