预训练之后权重就冻结了——这条默认设定正被测试时训练（TTT）打破：推理时当场用少量示例对模型做微调，让它在几秒内「学会」眼前的任务。ARC-AGI 基准上的突破让它出圈，与上下文学习、测试时扩展的关系需要厘清。本篇拆解 TTT 的机制、它在抽象推理上的实证、以及「推理时学习」路线的边界。

Visual backbones have evolved from Convolutional Neural Networks (CNNs) with local aggregation to Vision Transformers (V…

Video diffusion models repeatedly process long spatiotemporal token sequences during denoising, making attention a major…

把 RSI（递归自我改进）与智能体自进化放回同一个"经验 → 状态 → 行为"闭环做正面对比：前者打在权重与 AI 研发流程上、跨用户且不可逆、风险外部化；后者打在外部文件与 harness 上、跨会话且可回滚、风险由采用者承担。给出六维对比表、闭环四问判定法、"清空记忆测试"，并梳理两者在 ICLR 2026 与 SIA / Meta-Harness 上的合流路径。含 Snyk ToxicSkills 审计（3,984 个技能中 36.82% 有安全缺陷、13.4% 为严重级）、SEA-Eval"片段式失忆症"等一手数据。