关于本文：独立技术分析，基于公开资料整理，分享对前沿技术的见解与探讨。
Google Titans 是 Google Research 在 2024-2025 年提出的革命性架构，通过引入神经长期记忆模块， 让模型在推理时也能"学习"和更新自己的记忆，彻底解决了传统 Transformer 的三大痛点：
精选视频资源，帮助您快速理解 Titans 技术原理与应用场景
Ali Behrouz 在 NeurIPS 2025 的完整演讲，详细介绍 Titans 的技术原理和实验结果。
详细讲解 Titans 的数学原理、惊讶度机制和三种架构变体的实现细节。
面向大众的科普视频，通俗易懂地解释 Titans 如何改变 AI 的未来。
对比 Titans 与 Transformer、Mamba 等主流架构的性能差异和应用场景。
模仿人脑的记忆系统，创新性地将记忆分为三个层次：
MIRAS（Memory, Attention, Retention, Algorithmic Selection）是统一的理论框架：
类似人类"惊讶"的机制，是 Titans 的核心创新：
| 架构 | 接入方式 | 优势 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| MAC (Memory as Context) |
编码为额外上下文 | 实现简单，兼容性强 | 快速原型开发 |
| MAG (Memory as Gate) |
门控融合 | 计算效率高，内存少 | 实时推理场景 |
| MAL (Memory as Layer) |
独立预处理层 | 记忆质量最高 | 高精度要求 |
实际效果：在 200 页并购协议测试中，准确标记 93% 风险条款
# Titans 理解整个项目上下文
class DataProcessor:
def process_large_dataset(self, data):
# 即使定义在数千行之前也能记住
batch_size = ProjectConstants.DEFAULT_BATCH_SIZE性能提升：比 LSTM 提高 15%，比 Transformer 提高 8%
突破：同时处理数百万个 SNP，识别疾病基因模式
pip install titans-pytorchpip install tf-titansimport torch
from titans_pytorch import Titans
# 初始化模型
model = Titans(
num_tokens=50000,
dim=512,
depth=12,
heads=8,
memory_type='mac',
max_seq_len=2048,
memory_size=100000,
)
# 处理超长序列
text = "你的超长文本..." # 100K+ tokens
output = model(tokens.input_ids)模型会自动管理长期记忆，无需手动管理上下文窗口
| 模型 | 准确率 | 上下文长度 |
|---|---|---|
| GPT-4 | 89.2% | 8K |
| Titans-MAL | 92.7% | 2M+ |
| Mamba-2 | 63.1% | 16K |
| Titans-MAC | 78.9% | 500K+ |
论文引用量：3.2k+（截至 2025年12月）
Transformer: 依赖自注意力，短期记忆强，但上下文窗口有限，计算复杂度 O(n²)
Titans: 在 Transformer 基础上加入神经长期记忆模块，通过 test-time 学习将历史信息压缩进长期记忆，支持更长上下文和更高计算效率
完全不同
Titans（复数）: Google Research 提出的新型长记忆架构，用在模型结构层
Amazon Titan（单数）: AWS 在 Bedrock 上提供的基础模型家族，是可商用的云端模型服务
目前没有官方开放的 Titans 云服务或大模型权重。
想要使用，只能依赖社区实现（如 titans-pytorch）或根据论文搭建实验模型
未来如果被集成进 Gemini/GCP 产品，才会以 API 形式出现
短期看更像"补充和进化"，不是简单替代
Titans 本身是"Transformer + 长期记忆"的混合架构
未来可能出现多种路线：改进版 Transformer、线性 RNN、SSM、Titans 等共存
论文中的"长期记忆"主要指单次超长序列内部的记忆，不是跨会话的账号级用户画像
它更新的是模型在当前任务中的内部记忆状态
具体是否长期保留，取决于实际产品的实现方式
有社区版实现，但都不是 Google 官方