麻省理工学院的研究人员提出了一种“测试时训练”方法，通过临时更新大型语言模型（LLMs）的参数，显著提高其在复杂推理任务中的准确性，最多可提升六倍。这种方法结合上下文学习，使模型在医疗诊断等需要逻辑推理的应用中更具灵活性。研究表明，更新模型参数能有效提升性能，未来目标是开发能够自动选择最佳学习策略的LLM。
本研究提出FineMedLM-o1模型，旨在解决医学大语言模型在复杂临床场景中的推理不足。通过高质量合成数据和长形式推理数据进行微调，并引入测试时训练（TTT），显著提升推理准确性，平均性能提高23%，TTT额外提升14%。
MIT的新研究表明，测试时训练（TTT）显著提升了大模型的推理能力，准确率最高可达原来的5.83倍，超越了GPT-4和Claude。TTT通过快速调整模型参数，结合数据增强和集成学习策略，在ARC任务上取得61.9%的SOTA成绩，超过人类平均水平。
OpenAI的下一代模型质量提升受到高质量数据减少的限制，Scaling Law可能不再适用。研究者提出了测试时训练（TTT）方法，显著提升了模型在抽象推理任务中的表现，挑战了传统依赖符号逻辑的假设。
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