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关键词: AI,模型训练,TTT-Discover,Test-Time Training to Discover

在技术如火如荼发展的当下，业界常常在思考一个问题：如何利用 AI 发现科学问题的新最优解？

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大模型持续学习，又有新进展！

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斯坦福与英伟达联合发布重磅论文 TTT-Discover，打破「模型训练完即定型」的铁律。它让 AI 在推理阶段针对特定难题「现场长脑子」，不惜花费数百美元算力，只为求得一次打破纪录的极值。从重写数学猜想到碾压人类代码速度，这种「激进进化」正在重新定义机器发现的边界。

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提高大模型记忆这块儿，美国大模型开源王者——英伟达也出招了。

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在大语言模型（LLMs）竞争日趋白热化的今天，「推理能力」已成为评判模型优劣的关键指标。

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自 2024 年 GPT-4o 出现以来，业内各公司纷纷投入巨大的资源进行 TTS 大模型的研发。近几个月内，中文语音合成大模型如雨后春笋般涌现，如 chattts、seedtts、cosyvoice 等。

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超越Transformer和Mamba的新架构，刚刚诞生了。斯坦福UCSD等机构研究者提出的TTT方法，直接替代了注意力机制，语言模型方法从此或将彻底改变。

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新架构，再次向Transformer发起挑战！

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咳咳，在开始讲之前，先跟差友们宣布个事儿：

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最近，ChatTTS 这一语音生成项目在 GitHub 上迅速获得关注。截至6月4日，6天时间已经斩获18.9千个星标????。各大网友直呼太牛！按照这样的趋势，很快会突破2万stars。