# Uczenie w czasie testu

EN: **Test-time training** · id `testtimeadapt` · aliases: TTT, test-time adaptation, uczenie na próbce testowej

Path: [AI Atlas](https://aiatlasgraph.com/llms.txt) › [Trenowanie i dostrajanie](https://aiatlasgraph.com/t/training.md) › Uczenie w czasie testu

## Description

- PL: Aktualizacja części parametrów na nieoznakowanej próbce testowej, przed właściwą predykcją.
- EN: Updating part of the parameters on an unlabeled test sample before the actual prediction.

## In one sentence

- PL: Model na chwilę doucza się na bieżącym przykładzie, zanim poda odpowiedź, bez gotowej etykiety.
- EN: A model briefly trains on the current example before answering, without a ready-made label.

## Problem it solves

- PL: Świat w użyciu różni się od danych treningowych, a pełne uczenie od nowa jest za wolne albo niemożliwe.
- EN: The world in use differs from training data, and full retraining is too slow or impossible.

## What it does

- PL: Z bieżącej próbki robi się ćwiczenie bez etykiety, a krótka aktualizacja wag poprzedza właściwą odpowiedź.
- EN: The current sample becomes an unlabeled exercise, and a short weight update precedes the real answer.

## Everyday example

- PL: Zdjęcie w nietypowym świetle model najpierw krótko doucza się na tym jednym kadrze, a potem podaje klasę.
- EN: For a photo in unusual light, the model briefly trains on that single frame, then names the class.

## This concerns you if you…

- PL: dane w użyciu różnią się od treningu
- PL: możesz poczekać na krótką aktualizację
- PL: nie masz etykiety właściwej odpowiedzi
- EN: live data differs from training
- EN: can wait for a short update
- EN: lack a label for the right answer

## Keywords

test-time training · self-supervised adaptation · one-sample learning · online test-time training · distribution shift · auxiliary task · TTT-Online · parameter update at inference

## How it works

- PL: Próbka testowa staje się zadaniem samonadzorowanym: model przewiduje przekształcenie, maskę albo następny fragment. Kroki gradientu zmieniają wybrane wagi albo stan wewnętrzny, a potem sieć liczy zadanie główne. Aktualizacje dotyczą jednego przykładu albo strumienia.
- EN: A test sample becomes a self-supervised task: the model predicts a transform, a mask or the next fragment. Gradient steps change selected weights or an internal state, then the network computes the main task. Updates cover one example or a stream.

## Limits

- PL: Zły cel pomocniczy może przesunąć wagi w złą stronę i pogorszyć zadanie główne. Każda próbka kosztuje dodatkowe kroki, a nieostrożne aktualizacje mogą kumulować błędy. Trzeba wybrać, które parametry wolno zmieniać.
- EN: A poor auxiliary objective can shift weights in the wrong direction and hurt the main task. Each sample costs extra steps, and careless updates can accumulate errors. You must choose which parameters may change.

## Key terms

- PL: **zadanie pomocnicze**: Cel bez etykiety, liczony na bieżącej próbce przed odpowiedzią.
- PL: **przesunięcie rozkładu**: Różnica między danymi treningu a danymi w użyciu.
- EN: **auxiliary task**: An unlabeled objective computed on the current sample before the answer.
- EN: **distribution shift**: A difference between training data and data in use.

## Know first

- [Uczenie ciągłe i transfer (Continual and transfer learning)](https://aiatlasgraph.com/t/continual.md)
- [Samonadzorowane uczenie z obrazów (Self-supervised visual pretraining)](https://aiatlasgraph.com/t/visionssl.md)

## Subtopics (3 direct, 3 in total)

- [Maskowanie obrazu w czasie testu (Masked autoencoder test-time training)](https://aiatlasgraph.com/t/tttmae.md): One-sample test-time training whose auxiliary objective is reconstructing a masked image.
- [Warstwy z modelem w stanie ukrytym (Test-time training layers)](https://aiatlasgraph.com/t/tttlayers.md): A sequence layer whose hidden state is a model updated by a self-supervised step also at test time.
- [Zadanie pomocnicze na jednej próbce (One-sample self-supervised test-time training)](https://aiatlasgraph.com/t/tttselfsup.md): A short self-supervised update on one sample or a stream, before the main-task prediction.

## Related topics

Untyped, symmetric "see also" links.

- [Obliczenia w czasie wnioskowania (Test-time compute scaling)](https://aiatlasgraph.com/t/testtime.md)
- [Uczenie ciągłe i transfer (Continual and transfer learning)](https://aiatlasgraph.com/t/continual.md)

## Sources

- [Test-Time Training with Self-Supervision for Generalization under Distribution Shifts](<https://arxiv.org/abs/1909.13231>) `sun-ttt-2020` · by Yu Sun, Xiaolong Wang, Zhuang Liu, John Miller, Alexei A. Efros, Moritz Hardt
- [Learning to (Learn at Test Time): RNNs with Expressive Hidden States](<https://arxiv.org/abs/2407.04620>) `sun-tttlayers-2024` · by Yu Sun, Xinhao Li, Karan Dalal, Jiarui Xu, Arjun Vikram, Genghan Zhang, Yann Dubois, Xinlei Chen, Xiaolong Wang, Sanmi Koyejo, Tatsunori Hashimoto, Carlos Guestrin
- [JEPA-TTT: Persistent Test-Time Training of Latent World Models for Planning under Dynamics Shifts](<https://arxiv.org/abs/2610.00722>) `zhang-jepattt-2026` · by Zheyuan Zhang, Suyu Ye, Nakul Agarwal, Hossein Nourkhiz Mahjoub, Ehsan Moradi Pari, Daniel Khashabi, Tianmin Shu, Vaishnav Tadiparthi

---

AI Atlas revision 122 (2026-10-30) · HTML: https://aiatlasgraph.com/t/testtimeadapt · index: https://aiatlasgraph.com/llms.txt · everything: https://aiatlasgraph.com/llms-full.txt · updated 2026-10-30