RoboTTT: 机器人模型原生支持8000步上下文，性能提升62%

Jim Fan团队推出RoboTTT，将机器人模型上下文长度从不到0.1秒扩展到5分钟（8000步），且推理成本恒定。与现有方法相比，性能提升3个数量级。RoboTTT基于Test-Time Training（TTT），在模型内部携带一个小型核心，每帧触发梯度更新，将历史压缩到权重中。8K上下文预训练比1K性能高出62%，且无饱和迹象。该方法支持从人类视频进行一次性上下文学习，并能在部署后持续自我改进，机器人可实时从错误中恢复。