Description

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、crypto方向，让大家跟着AI一起进步。

今天的主题是：

End-to-End Test-Time Training for Long Context

Summary

我们将长上下文语言建模表述为一个持续学习（continual learning）问题，而非一个架构设计问题。在这一表述下，我们仅使用一种标准架构——带有滑动窗口注意力的 Transformer。然而，模型在测试阶段会通过对给定上下文进行下一词预测而持续学习，将其读取到的上下文压缩并写入模型权重中。

此外，我们在训练阶段通过元学习（meta-learning）来改进模型在测试时进行学习的初始化。总体而言，我们的方法是一种测试时训练（Test-Time Training，TTT）形式，并且在测试阶段（通过下一词预测）和训练阶段（通过元学习）均实现了端到端（End-to-End，E2E），这与以往的 TTT 方法形成对比。

我们开展了大量实验，重点分析其尺度扩展特性（scaling properties）。具体而言，对于使用 164B tokens 训练的 30 亿参数模型，我们的方法（TTT-E2E）在上下文长度上的扩展行为与全注意力 Transformer一致，而诸如 Mamba 2 和 Gated DeltaNet 等方法则不具备这一特性。

同时，与 RNN 类似，TTT-E2E 的推理时延与上下文长度无关，在 128K 上下文长度下，其速度比全注意力机制快 2.7 倍。我们的代码已公开发布。

原文链接：https://arxiv.org/abs/2512.23675