Dynamic Evaluation 作者感叹：测试时适应潜力巨大，却被严重低估
MannyKayy · x · 2026-08-25
作者回顾了 2017 年发表的 Dynamic Evaluation 论文，指出该技术本应成为标准实践，但在 7 年后的今天仍未被充分利用。
核心观点：
- 持续优化：如果策略得当，甚至无需关闭优化器，让模型适应一切输入。
- 应用潜力：测试时适应能解锁逻辑推理、个性化设置和终身学习等特定能力。
- 现状：这是一个研究不足的领域，前沿模型中仍有巨大的性能提升空间未被挖掘。
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