如何评价大语言模型架构 TTT ？模型应不应该永远“固定”在推理阶段？模型是否应当在使用时继续学习？

在深度学习的发展史中，每一次架构层级的突破，都往往伴随着一种范式的转变。从卷积神经网络（CNN）引领计算机视觉，到循环神经网络（RNN）与LSTM带动自然语言处理的第一次腾飞，再到Transformer构建的语言模型帝国，每一次技术的跃迁都改变了“模型训练”和“模型应用”的基本关系。而如今，一个引发广泛思考的新架构理念正渐渐出现——Test-Time Training（简称TTT），正在重新定义模型训练的“时间维度”。

TTT 的本质在于：打破传统“训练-测试分离”的学习范式，在模型推理阶段动态更新权重，以适应特定任务或环境分布的偏移。这听起来或许像是“模型自我修正”，甚至“即时学习”的早期形态。它挑战了人们对“泛化能力”的传统定义，也触及了机器学习系统自主适应能力的核心议题。

这不仅仅是一次工程技巧的革新，而是一种方法论的重构。从固定权重的预训练-微调模式，转向“可塑”的推理机制，TTT 的出现提出了一个深远的问题：模型应不应该永远“固定”在推理阶段？模型是否应当在使用时继续学习？

1. TTT 的起源：从训练/测试分离到动态推理

深度学习的主流范式自始至终都基于这样一个假设：模型在训练阶段学习通用模式，在测试阶段保持权重固定，通过“泛化能力”去应对未知数据分布。

这种做法虽然理论简洁、实现清晰，但在真实世界中经常受挫。因为训练数据和测试数据的分布通常并不一致，即所谓的“分