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TTT-RM：测试时训练作机器人策略残差记忆
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AI 综述
2026年10月6日，arXiv cs.RO 发布论文提出 TTT-RM，将测试时训练（TTT）重新用作机器人策略的残差记忆。该方法用快速权重补充有界记忆库，保存无法从策略当前上下文恢复的任务相关历史信息；学习一个历史解码器，从当前观测和检索到的记忆中重建历史表示，并将重建残差作为 TTT 的学习目标，慢权重针对该残差目标优化，快速权重状态再被查询生成残差记忆表示以条件化动作生成。目前进展为论文发布，尚无后续报道。
AI 根据报道生成 · 19 小时前更新
最新进展10月6日 12:00
arXiv 发布 TTT-RM，用测试时训练作残差记忆条件化机器人动作生成。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月6日
- arXiv cs.RO精选TTT-RM：将测试时训练作为机器人策略的残差记忆
论文提出 TTT-RM，把测试时训练（TTT）重新用作残差记忆，用快速权重补充有界记忆库，保存无法从策略当前上下文恢复的任务相关历史信息。方法学习一个历史解码器，从当前观测和检索到的记忆中重建历史表示，重建残差作为 TTT 的学习目标，慢权重针对该残差目标优化，快速权重状态再被查询生成残差记忆表示以条件化动作生成。
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