TTT-Discover（Test-Time Training to Discover，测试时训练发现法）是斯坦福大学、英伟达等顶尖机构联合研发的AI科学发现核心方法，打破传统模型测试阶段仅冻结权重做搜索的模式，创新性在测试阶段对模型开展强化学习训练，通过熵目标函数优化最大奖励，结合PUCT启发的状态重用机制，让模型从具体问题的尝试与探索中实现实时动态学习。该方法基于开源模型gpt-oss-120b打造，在数学、GPU内核工程、算法竞赛、生物信息学等多领域均达到SOTA（当前最优） 水平，且研发成本极具优势，单问题探索成本仅数百美元。
TTT-Discover核心功能：
1、测试时动态持续学习：
摒弃传统测试阶段模型权重固定的模式，在解决具体科学问题过程中动态更新权重，让AI从失败尝试、实践探索中实时积累经验，实现模型定向进化，精准适配问题求解需求。
2、跨领域科学最优解探索：
针对数学、工程、算法、生物信息学等领域的开放科学问题，突破现有知识边界，自主寻找超越人类现有研究的最优解，赋能前沿科学探索。
3、智能高效的搜索策略：
以熵目标函数为核心，聚焦高奖励动作方向，减少无效探索；结合PUCT启发的状态重用机制，智能复用历史探索状态，精准平衡探索新方向与利用已有经验的关系，大幅提升问题求解效率。
4、低成本高性能落地：
基于开源模型gpt-oss-120b开发，无需高昂的模型研发成本，即可在多领域达到SOTA水平，单问题探索仅需数百美元，实现技术价值与成本效益的双重优化。
TTT-Discover核心应用场景：
1、数学研究领域：
优化Erdős最小重叠问题、自相关不等式等开放数学问题的边界值，自主发现新的构造性证明，为数学前沿研究提供全新解题思路与结论支撑。
2、GPU内核工程领域：
自动生成高性能计算内核，如AlphaFold的TriMul算子、DeepSeek的MLA解码等，生成内核的运算速度超越人类专家设计水平，赋能高性能计算硬件与算法协同优化。
3、算法竞赛领域：
高效解决AtCoder等顶级编程竞赛中的NP-hard优化问题，覆盖几何计算、生产规划等复杂任务，展现出超强的算法设计与问题求解能力。
4、生物信息学领域：
改进单细胞RNA测序去噪算法，大幅提升基因表达数据分析的精度与效率，为生物信息学、分子生物学等领域的数据分析与研究提供技术支撑。
NVIDIA Earth-2：全球首套完全开源的AI气象预测模型
NVIDIA PersonaPlex：英伟达推出的一款全双工对话AI模型
Alpamayo-R1：英伟达推出的自动驾驶视觉-语言-动作(VLA)模型
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