TTT-Discover 是什么
ttt-discover（test-time training to discover）是由斯坦福大学、英伟达等顶尖研究机构联合提出的一种面向科学发现的新型人工智能方法。该方法在模型推理（测试）阶段引入强化学习机制，不对参数进行全局冻结，而是仅对部分可训练权重实施轻量级优化与搜索。其核心在于以熵驱动的目标函数最大化单次最优奖励，并融合受puct算法启发的状态重用策略，使模型能够在求解过程中边试边学、实时进化。ttt-discover 基于开源大模型 gpt-oss-120b 构建，在数学证明、gpu内核设计、算法竞赛求解及生物信息分析等多个高难度科学领域均刷新了当前最佳性能（sota），且单任务平均成本控制在数百美元量级。
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