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Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法方向，让大家跟着AI一起进步。

今天的主题是：

TTRL: Test-Time Reinforcement Learning

Summary

该来源介绍了测试时强化学习 (TTRL)，这是一种在没有明确标签的未标记数据上训练大型语言模型 (LLM) 的新方法。TTRL 通过利用预训练模型的先验知识并使用多数投票机制来估计推理时的奖励，从而实现 LLM 的自我演进。实验结果表明，TTRL 能够持续提升各种任务和模型的性能，甚至在某些情况下显著超越了初始模型的上限，接近了在有标签数据上直接训练的模型表现。这项工作强调了 TTRL 在减少对人工标注的依赖以及实现持续学习方面的巨大潜力。

原文链接：https://arxiv.org/abs/2504.16084