Google研究院发表了一项称为Titans模型架构的突破性研究，整合了短期记忆、长期记忆与注意力机制，突破现有生成式人工智慧上下文处理瓶颈，支援超过200万Token的上下文长度，对语言建模与长序列生成任务带来显着改进。 Google计画将Titans的相关技术开源，这将加速长上下文生成技术在学术与产业领域的发展，并推动相关应用的创新。

目前生成式人工智慧模型，例如Transformer及其衍生模型，虽然在多数应用领域表现出色，但其上下文窗口（Window）长度的限制，通常仅为几千到几万个Token，这使其在处理长文本、多轮对话或需要大规模上下文记忆的应用中，可能无法保持语意连贯性与资讯準确性。Google的Titans架构透过引入深度神经长期记忆模组（Neural Long-Term Memory Module），有效解决了这个挑战，能在更长的上下文中保持高效且精确的推理能力。

研究团队表示Titans的设计灵感来自于人类记忆系统，结合短期记忆的快速回应与长期记忆的持久特性，并透过注意力机制专注于当前上下文。传统Transformer模型因为需要计算所有Token之间的配对相关性，所以计算成本随上下文长度平方增加，而Titans则藉由深层化与非线性化的记忆模组设计，以及遗忘机制等技术，大幅提升记忆管理效率。

Titans具有三种架构设计变体，分别是Memory as a Context（MAC）、Memory as a Gate（MAG）和Memory as a Layer（MAL），针对不同的任务需求来整合短期与长期记忆。MAC将长期记忆作为上下文的一部分，让注意力机制能够动态结合历史资讯与当前资料，适合需要处理详细历史上下文的任务。而MAG则会根据任务需求，调整即时资料与历史资讯的重要性比例，专注于当前最相关的资讯。

MAL则是将记忆模组设计为深度网路的一层，压缩过去与当前上下文，然后交由注意力模组处理，具备较高效率，但整体表现可能略受限制。与传统Transformers相比，Titans结合了多层次记忆模组与动态记忆更新能力，不仅突破了上下文长度的限制，还能在测试阶段持续学习，显着提升推理能力与适应性。

在语言建模、常识推论、时间序列分析及基因资料建模等多个领域，Titans展示远超过现有基準模型的性能，特别是在超长序列处理方面的表现。在实验中，Titans架构在长序列处理任务中的表现，明显优于现有模型。无论是语言建模还是时间序列预测，Titans在準确性与效率都展现了压倒性优势，甚至在部分场景中超越如GPT-4等具有数十倍参数的超大型生成式模型。

除了Google在生成式人工智慧长上下文的研究突破之外，中国人工智慧公司MiniMax推出的MiniMax-01系列模型，也主打其超长上下文处理和多模态理解能力，其最新的MiniMax-Text-01模型支援长达400万Token的上下文处理能力。