本研究提出了一种通过测试时间训练（TTT）优化语言模型参数的方法，显著提高了模型在复杂推理任务中的表现，准确率达到61.9%，接近人类水平。

本文研究了测试时间训练（TTT）在处理语音应用中的分布偏移问题的应用，并探索了TTT如何帮助调整到分布偏移。实验中发现了TTT面临的关键挑战，并提出了使用BitFit作为解决挑战的参数高效微调算法。