出典：VentureBeat
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VentureBeatは2026年2月5日、「TTT-Discover」が推論時学習（Test-Time Training）によりGPUカーネルを人間の専門家の2倍以上の速度で最適化できると報じた。
Test-Time Training（TTT）とは、モデルが推論中に入力データから自己適応的に学習する手法で、TTT-Discoverはこれをカーネル最適化に応用した。
従来は高度な専門家が数週間かけて行うGPUカーネルの最適化を、AIが自律的かつ高速に実行することで、AIシステム全体の効率が向上する。
この技術はMLOpsの自動化に直結し、モデルのデプロイコストと推論レイテンシーの削減という実用的な価値を持つ。
AIが自らの実行基盤を最適化するという「AI自己改善」の萌芽は、長期的にはAI開発の加速に繋がる重要な研究方向性だ。