斯坦福+伯克利联手解决大模型长上下文难题，TTT-E2E技术详解与谷歌Titans对比，打造个人专属LLM指南

文章详解斯坦福和伯克利联合研发的TTT-E2E技术，这是一种解决大模型长上下文记忆问题的新方法。与传统固定模型不同，TTT-E2E在推理过程中更新参数存储记忆。文章对比了其与谷歌Titans的差异、更新机制和实际效果，并探讨了打造个人专属大模型的潜力。作者指出该技术在效率、成本和知识平衡方面存在挑战，但与Titans和RAG结合可能有更好前景。

AI大模型长上下文的真正解决方案来了？斯坦福 + 伯克利联合出手，用 TTT-E2E 技术打出王炸！这篇文献不仅和谷歌 Titans 正面刚，还藏着个人专属 LLM 的可能。

刚好之前有读者问是否可以讲下《End-to-End Test-Time Training for Long Context》，安排！

所以今天一文讲透：TTT-E2E 是什么？和 Titans 有啥区别？实际效果到底行不行？不管你是大模型爱好者、工程师还是算法负责人，全程无公式，都可放心冲！更重要的是，我会告诉你它的真实落地价值，以及我对它的保留意见。

先跟大家说下阅读建议，还是我一贯的风格：
爱好者：跳过选读部分，看完核心内容就够在跟别人聊天时聊明白；
工程师：通读全文，你能比身边大部分同行更懂这个方向；
算法 / AI 工程师：建议在通读后，再认真啃一遍原文。

这篇文献是 2025 年底发布的，延续了 2025 年很火的 TTT 思路，专门解决大模型长上下文的记忆问题。全文核心分 6 个部分：

2025 年大火的 TTT 到底是什么？
TTT-E2E 和谷歌 Titans 有啥区别？
TTT-E2E 的更新频率（选读）
TTT-E2E 的更新参数（选读）
TTT-E2E 实际效果怎么样？
使用 TTT-E2E 打造个人专属大模型？

2025 年大火的 TTT 到底是什么？

先解释下基础概念：TTT 全称是 Test-Time Training，我更愿意叫它 “推理时学习”。

先搞懂传统大模型是怎么工作的：大模型厂商花大量时间和钱训练出一个大语言模型（LLM）后，模型就固定了。我们平时用的，都是这个 “固定” 的模型。所以大家常听到 “某模型知识库更新到某某时间”—— 对更新时间之后的新知识，传统模型就没辙了。

但人类学习的关键是 “随时随地持续学”，那能不能让大模型也做到这一点？这就是 TTT 的核心：

让模型在 “推理过程中” 也能持续学习，把当前对话的重要信息，存到一部分可调整的 “会话级参数” 里。

那它为啥适合解决长上下文问题？看过我之前文章的朋友知道，传统 Transformer 架构的大模型，上下文越长，推理效率越低、成本越高。如果能在对话过程中，让模型像训练时那样，把上下文信息持续 “学进去”，并存在模型里，不就能解决长上下文记忆难题了吗？

TTT-E2E 和谷歌 Titans 有啥区别？

我之前聊过 Titans，其实谷歌的 Titans 本质上也是 TTT 思路，两者的核心差异主要在两点（没看过 Titans 相关内容的，回头可以补补）：

记忆存在哪儿？

Titans 相当于在模型 “大脑” 里新开一块区域，专门存当前长对话的信息，推理时再把新区域和原有区域的信息融合起来；

而 TTT-E2E 明确说不改变模型架构 —— 也就是说 “大脑” 结构不变，直接把记忆存到原有 “大脑” 结构里，也就是模型已有的参数中。

学什么内容？

Titans 的设计很巧妙：只学 “让它感到意外的信息”（Surprise），不是所有信息都记；

TTT-E2E 就很直接：核心是预测下一个词，相当于所有对话信息都要学。

一句话总结：

两者都能在推理时存记忆，但 Titans 更偏向 “记忆系统设计”，TTT-E2E 则把记忆当成 “模型优化问题” 来解决。

TTT-E2E 的更新频率（选读）

由于 TTT-E2E 要在推理时更新模型参数，可想而知，很明显会影响推理效率；而且由于是训练单个 token ，干扰性强，还会让模型更新不稳定。

所以 TTT-E2E 用了 “批量更新”（也叫分段更新）的方式：

预填充（prefill）阶段：读满一段内容（比如 1000 个 token），就更新一次参数；
生成（decode）阶段：生成满一段内容（比如 1000 个 token），再更新一次参数。

简单说，你输入长上下文时，模型会先把输入内容存到参数里；之后对话越久、上下文越长，模型会适时再更新记忆参数。

它的参数变化是 “台阶式” 的：生成内容越长→更新次数越多→能存的会话记忆也越多。

TTT-E2E 的更新参数（选读）

大家都知道，大模型参数动辄几千亿甚至万亿，如果每次推理都全量更新，一方面成本高的不行，另一方面单次输入就改整个模型参数，也很不靠谱。所以 TTT-E2E 做了三个约束：

只更新 MLP 层，不调整注意力层（Attention）、归一化层（Norm）等其他结构；

只更新模型架构的最后一部分（比如最后 1/4 的层），文献标识更新太多层收益不明显，更新一部分就足够存记忆了；

可以把 MLP 层拆成两块：一块固定（存预训练的常识知识），一块可写（存会话记忆，用的时候再写），这样推理时写入新记忆，不会覆盖掉模型原有的 “常识底座”。

核心原则很明确：既要把新信息压缩存到模型里，又要避免冲淡旧知识，同时还要保证推理效率、控制成本。

TTT-E2E 实际效果怎么样？

文献里说，在他们的实验设置下，TTT-E2E 在超长上下文任务上，效果曲线能更接近全注意力（full attention）模型，同时速度有明显优势。

但我对这个结论持保留态度，主要有三个顾虑：

无论工程上怎么优化，推理时更新参数一定会有效率损耗，而且每次推理都要付出这个成本，对大模型厂商来说，是持续的负担；

传统 Transformer 模型只需存 KV Cache 就行，而 TTT-E2E 要存每个会话对应的模型参数变化，这个存储成本非常高；

和模型微调（Fine-tuning）一样，很难平衡新老知识的记忆比例，搞不好会越调模型效果越差。

使用 TTT-E2E 打造个人专属大模型？

TTT-E2E 给我的启发是：如果把 “会话级” 的记忆拓展到 “用户级”，是不是就能通过 TTT，为每个用户打造一个带专属记忆的大模型？

过去，我们要么用知识库存用户信息，再靠 RAG 技术检索；要么用滑动窗口更新用户记忆。而有了 TTT-E2E，理论上可以为每个用户存一份专属的模型参数。

另外，我觉得 TTT-E2E 接下来有两个值得探索的方向：

和 Titans 结合：只存 “值得记的信息”，减少对模型基础常识的干扰；

和 RAG 结合：让 RAG 负责 “找对资料”，TTT 负责 “把资料压缩成会话级的技能”。

希望接下来一年，能有大模型厂商真正对这条技术路线做一次全面的效率和成本评估，落地试试效果！

如果基座大模型支持后，相信对于所有的应用层开发会是一个飞跃的提升。