研究揭示自生成反馈会导致测试时训练失稳

2026年10月6日，arXiv自然语言处理领域发表题为《自生成反馈破坏测试时训练稳定性：长程自适应的因果分解》的研究。该研究发现，测试时训练（TTT）若利用自身生成的文本来更新权重，会导致模型出现失稳现象。实验表明，在包含128K token的长文本流中，自生成反馈使得不同规模的TTT-E2E模型（125M、760M、3B）以及Qwen3-4B模型对真实文本的预测性能明显恶化。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。