测试时训练

把罗马装进一个 MLP：VGG-T³ 如何扩展前馈式 3D 重建

从 VGGT 的全局注意力瓶颈出发，理解 VGG-T³ 如何借助测试时训练，把不断增长的 KV 场景表示压缩进固定大小的 MLP，以及这种线性扩展为什么必然伴随精度损失。