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UCSB提出TTME：用演化记忆替代测试时训练
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AI 综述
2026年10月29日，X平台用户Rohan Paul发布消息称，加州大学圣塔芭芭拉分校（UCSB）发表新论文，提出TTME方法。该方法以固定权重加演化记忆替代测试时训练：记忆存储此前尝试中积累的实用编码规则与得分提升思路，用于指导后续尝试。据该报道，TTME在数学发现任务上得分高于测试时训练，且算力消耗远低。目前报道仅此一条，未披露论文题目、作者、具体实验设置与数据，也无独立来源或后续跟进。
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最新进展10月29日 13:15
UCSB新论文提出TTME，用演化记忆替代测试时训练，数学发现得分更高、算力更省。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月29日
- Rohan Paul (@rohanpaul_ai) · XUCSB 新论文：演化记忆在数学发现上胜过测试时训练
UC Santa Barbara 新论文提出 TTME，用固定权重加演化记忆替代测试时训练，在数学发现任务上得分更高且算力消耗远低。TTME 的记忆存储此前尝试中的实用编码规则和得分提升思路，用于指导后续尝试。
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