在谈到推出 Titans 的初衷时，论文一作 Ali Behrouz 表示，「注意力机制一直是大多数 LLM 进展的重要组成部分，不过它无法扩展到长上下文。因此，Titans ...

Google 的 Titans 架构为更复杂、更注重上下文的 AI 应用开辟了新的可能性。随着该领域研究的继续，我们可能正在见证人工智能新范式的早期阶段 - 这使我们更接近于创造真正智能的系统，能够以更符合人类认知的方式理解和与世界互动。随着 ...

Google Titan架构的推出，无疑为AI技术带来了新契机。通过模仿人类记忆和认知的过程，Titans不仅提升了AI的性能，更开启了AI向人性化发展的新道路。这一转变可能会改变我们对机器智能的看法，挑战我们对人类独特性的理解。

想挑战 Transformer 的新架构有很多，来自谷歌的“正统”继承者 Titan 架构更受关注。 英伟达把测试时间计算（Test-time Computing）称为大模型的第三个 Scaling Law。 Titans 比 ...

在近期的AI研究领域，谷歌团队推出了一种被称为Titans的新架构，标志着长序列处理技术的一次重大突破。这一创新可以被视为对目前广泛使用的Transformer架构的颠覆，尤其是在应对上下文长度剧增的任务中展现了其独特优势。

【新智元导读】 ...

谷歌发布Transformer架构的继任者Titans: 提出了一种新的神经长期记忆模块，它可以学习记忆历史背景，并帮助注意力在利用过去长期信息的同时关注当前背景。这种神经记忆具有快速并行训练的优势，同时还能保持快速推理 ...

IT之家 1 月 20 日消息，谷歌研究院发文，公布了“Titans”系列模型架构，相应模型架构最大的特点是采用“仿生设计”，结合了短期记忆、长期记忆和注意力机制，支持超过 200 万个 Token 的上下文长度，目前相关论文已发布在 arXiv 上 ...

谷歌推出新型 AI 模型架构：Titans 打破上下文限制，引领未来智能 随着人工智能技术的飞速发展，谷歌研究院最近公布了其创新的“Titans”系列模型架构，这一突破性的技术将有望打破现有 AI 模型的上下文限制，引领未来的智能技术。

Google研究院发布了一项称为Titans模型架构的突破性研究，集成了短期记忆、长期记忆与注意力机制，突破现有生成式人工智能上下文处理瓶颈，支持超过200万Token的上下文长度，对语言建模与长串行生成任务带来显著改进。