RoboTTT通过测试时训练将机器人视觉运动上下文扩展至8K，赋予其实时纠错与一次性模仿能力，打破了机器人长程任务的认知瓶颈，确立了上下文规模化作为机器人基础模型未来演进的核心轴线。

Spatial-TTT通过创新的测试时训练（TTT）架构，使2B参数模型在长视频空间理解任务中超越了GPT-5等大模型，实现了从被动记忆向主动空间建模的跨越，为具身智能的落地提供了高效且具备持续学习能力的路径。