2023年10月20日 · The tibial tuberosity to trochlear groove (TT-TG) distance is used to guide the treatment of patellofemoral instability. It can be accurately measured on both CT and MRI although MRI measurements are consistently shorter 6. TT-TG and TT-PCL have similar reliability and sensitivity/specificity, however, TT-TG has greater diagnostic accuracy 4,5.

Hello I’m TTTPIG, the TTT is my Gorilla Tag competitive team (The Tree Trotters) and Pig is my name, I love pigs and they are obviously the best animal, maybe tied with monkes. I’m purple ...

Tibial tubercle-trochlear groove (TT-TG) distance is a measurement generally made on CT scans that is commonly used to quantify the risk of patellofemoral instability (PFI); however, its interrater reliability and accuracy as an indicator of PFI in patients is poorly characterized.

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Tibial tuberosity-trochlear groove (TT-TG) distance is a measure of lateralization of the tibial tuberosity in relation to femoral trochlea.

In assessing a patient with patellar instability, calculation of TT-TG Distance becomes particularly important when we doctors need to objectively document the extent to which the dysplasia may be affecting patellar stability.

由于隐状态即使在测试序列上也会通过训练进行更新，因此所提出的层被称为Test-Time Training Layers（TTT）。 作者考虑了两种具体实现： TTT-Linear 和 TTT-MLP，它们的隐状态分别是一个线性模型和一个两层的MLP。 作者在125M到1.3B参数的规模上进行了评估，并与 Transformer 和 Mamba 进行了比较。 TTT-Linear和TTT-MLP均达到或超过了基线。 与Transformer类似，它们可以通过依赖更多的token来持续降低 困惑度 （Perplexity），而Mamba在大于16k上下文后无 …

2024年8月11日 · 如下图所示，我们发现TTT层可以利用其更大的隐藏状态在长上下文中压缩更多信息，其中TTT-MLP优于TTT-Linear，而TTT-Linear又优于Mamba 与TTT-Linear类似，RWKV [55, 56]、xLSTM [5]和门控线性注意力(GLA)[79]也具有矩阵隐藏状

2024年7月10日 · 由于隐藏状态在测试序列上也会进行训练更新，我们称这些层为测试时训练（Test-Time Training，TTT）层。 我们考虑了两种实例化：TTT-Linear 和 TTT-MLP，其隐藏状态分别是线性模型和双层 MLP。 我们在 125M 到 1.3B 参数规模上评估了这些实例化，比较了强大的 Transformer 和现代 RNN Mamba。 TTT-Linear 和 TTT-MLP 都与基线相匹配或超越。 与 Transformer 类似，它们可以通过以更多的 token 为条件来继续降低困惑度（perplexity），而 …

2024年7月12日 · TTT,全称Test-Time Training (测试时训练)层,是一种全新的大 语言模型 (LLM)架构,其核心原理在于 通过机器学习模型替代传统RNN中的隐藏状态,并利用输入token的实际梯度下降来压缩上下文信息。 这一创新方法不仅简化了模型结构,更在性能上实现了显著提升。 TTT层直接取代了 Transformer 中的自注意力机制,解锁了线性复杂度架构的潜力,使得在上下文中训练包含数百万甚至数十亿个token的大规模语言模型成为可能。 TTT模型的关键思想在于使 隐藏状态本 …