arXiv:2610.32046v1 Announce Type: new Abstract: Recent \emph{test-time training} (TTT) frameworks have enabled open-weight large language models (LLMs) to outperform inference-only frameworks powered by frontier models on scientific discovery tasks. However, TTT introduces additional computational cost for online weight updates during the discovery process, making computational efficiency an important consideration when scaling to larger models. This motivates us to explore an efficient \emph{test-time adaptation} method for scientific discovery. We introduce \emph{Test-Time Memory Evolution}
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arXiv · 人工智能
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收录：2026年10月27日 · 原文日期：2026年10月26日
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人工核验：尚无核验记录
