【谷歌提出创新神经记忆架构，突破Transformer长上下文限制】
让 #AI模型# 拥有人类的记忆能力一直是学界关注的重要课题。传统的深度学习模型虽然在许多任务上取得了显著成效，但在处理需要长期记忆的任务时往往力不从心。
就像人类可以轻松记住数天前看过的文章重点，但目前的 #AI# 模型在处理长文本时却经常丢三落四，这种差距一直是困扰研究人员的关键问题。
近日， #谷歌研究院# 的研究团队在这一领域取得了重要突破，Ali Behrouz、钟沛林（Peilin Zhong）和 Vahab Mirrokni 在预印本平台 arXiv 发表论文，提出了一种名为 Titans 的创新神经记忆架构，其核心是一个能在测试时动态学习和更新的神经长期记忆模块。
目前主流的 Transformer 架构在处理文本时面临着明显的局限。虽然它能够准确捕捉短距离的文本关系，但其注意力机制的计算复杂度会随着序列长度呈二次增长，这使得处理长文本时的计算成本变得难以承受。
为解决这一问题，研究者们提出了 RetNet、Mamba 等线性递归模型。这些模型虽然将计算复杂度降至线性水平，但由于需要将信息压缩到固定大小的状态中，在处理超长序列时常常出现严重的信息丢失。
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让 #AI模型# 拥有人类的记忆能力一直是学界关注的重要课题。传统的深度学习模型虽然在许多任务上取得了显著成效，但在处理需要长期记忆的任务时往往力不从心。
就像人类可以轻松记住数天前看过的文章重点，但目前的 #AI# 模型在处理长文本时却经常丢三落四，这种差距一直是困扰研究人员的关键问题。
近日， #谷歌研究院# 的研究团队在这一领域取得了重要突破，Ali Behrouz、钟沛林（Peilin Zhong）和 Vahab Mirrokni 在预印本平台 arXiv 发表论文，提出了一种名为 Titans 的创新神经记忆架构，其核心是一个能在测试时动态学习和更新的神经长期记忆模块。
目前主流的 Transformer 架构在处理文本时面临着明显的局限。虽然它能够准确捕捉短距离的文本关系，但其注意力机制的计算复杂度会随着序列长度呈二次增长，这使得处理长文本时的计算成本变得难以承受。
为解决这一问题，研究者们提出了 RetNet、Mamba 等线性递归模型。这些模型虽然将计算复杂度降至线性水平，但由于需要将信息压缩到固定大小的状态中，在处理超长序列时常常出现严重的信息丢失。
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