Test-time Learning
추론 시 학습
모델 파라미터를 업데이트하지 않고 추론 과정에서 얻은 경험을 이용해 행동을 개선하는 방식이다. EvoLib은 추론 중 수집된 시도들에서 통찰을 추출해 라이브러리를 갱신하고 그 라이브러리를 다시 추론 과정에 활용해 성능을 향상시킨다. 따라서 모델 업데이트 없이도 운영 중 학습 효과를 누적할 수 있다.
추론 시 학습
모델 파라미터를 업데이트하지 않고 추론 과정에서 얻은 경험을 이용해 행동을 개선하는 방식이다. EvoLib은 추론 중 수집된 시도들에서 통찰을 추출해 라이브러리를 갱신하고 그 라이브러리를 다시 추론 과정에 활용해 성능을 향상시킨다. 따라서 모델 업데이트 없이도 운영 중 학습 효과를 누적할 수 있다.
