据斯坦福AI实验室（@StanfordAILab）消息，最新发布的TTT-E2E框架实现了大语言模型（LLM）在实际部署中持续训练，通过利用场景上下文作为训练数据动态更新模型权重，显著提升了模型记忆力和适应性（来源：https://x.com/karansdalal/status/2010774529120092481）。该技术由NVIDIA AI与Astera Institute合作开发，有效解决了长期困扰行业的LLM规模化记忆难题，无需大幅更改模型架构（来源：http://arxiv.org/abs/2512.23675）。TTT-E2E让AI模型在实际应用中持续进化，为企业自动化、个性化服务和智能决策等场景带来新的商业机遇。企业可借助该方案部署持续自我优化的AI模型，提升产品体验并降低重复训练成本（来源：nvda.ws/4syfyMN）。