研究以提示词自身的下一词预测损失，让现有长上下文模型在推理时原位适应。
推荐理由：关键变化是把每个提示词都转化为自监督训练信号，并直接更新预训练模型的快速权重；这绕过专用TTT架构，为已发布模型按上下文即时适应提供了可迁移路径。
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