谷歌TTT-LoRA比普通TTT好落地吗？
做域自适应推理落地深有体会，传统TTT需要改动模型主干结构、逐Token梯度更新，显存开销巨大，13B模型单卡80G才能跑通，线上灰度、审批流程繁琐，稍有改动就要重训模型，落地周期动辄数月。TTT-LoRA全程冻结基座，仅微调少量低秩参数，显存直接下降六成，24G消费显卡就能批量推理；支持分块并行更新，推理速度大幅提升，还能单独留存不同业务LoRA权重，多场景共用一套主干服务，硬件成本、运维复杂度都大幅降低。短板是现有推理框架原生适配偏少，小团队要额外改造脚本。绝大多数流式风控、工业质检、端侧自适应场景，TTT-LoRA落地难度远低于普通TTT。
发布于 陕西
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