非线性记忆不再逐块近似：ParaTTT把测试时训练层改成并行迭代，340M模型训练快过TTT-MLP
测试时训练层把循环状态换成一个小型神经网络，在线梯度下降让它比线性记忆更有表达力，但每个词元的梯度都依赖此前全部更新，只能顺序计算。ParaTTT改为迭代修正隐藏层预激活梯度的估计，每轮由前向、读出和反向三次分块并行扫描组成，精确的在线递推是该迭代的不动点。在4K上下文下，两次修正以更少时间达到TTT-MLP分块近似的同等误差，340M与1.3B模型在困惑度和召回上不弱于Gated DeltaNet与Mamba-2。