最近，Google Research 发布了一篇 Blog《Titans + MIRAS：帮助人工智能拥有长期记忆》。它们允许 AI 模型在运行过程中更新其核心内存，从而更快地工作并处理海量上下文。
谷歌DeepMind掌门人断言，2030年AGI必至！不过，在此之前，还差1-2个「Transformer级」核爆突破。恰在NeurIPS大会上，谷歌甩出下一代Transformer最强继任者——Titans架构。
两项关于大模型新架构的研究一口气在NeurIPS 2025上发布，通过“测试时训练”机制，能在推理阶段将上下文窗口扩展至200万token。两项新成果分别是：Titans：兼具RNN速度和Transformer性能的全新架构；MIRAS：Titans背后的核心理论框架。
帕兰泰尔（Palantir Technologies）向美国陆军交付首批AI驱动的战场情报车，标志着软件主导的军事技术进入新阶段。战术情报目标访问节点（TITAN）系统是价值1.78亿美元合同的成果，该移动式指挥单元旨在优化目标锁定与决策流程。
正如论文一作所说，「新架构 Titans 既比 Transformer 和现代线性 RNN 更有效，也比 GPT-4 等超大型模型性能更强。」
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。
苹果电动汽车项目，通常被称为“泰坦计划”（Project Titan），于2014年启动，投入数十亿美金，"泰坦"（Titan）来源于希腊神话，与创造力和巨大神力相联系。
ChatGPT、OpenAI这两个名字无疑是2023年科技圈最为炙手可热的存在，但投入AI大模型赛道的显然远远不止OpenAI一家，例如谷歌有Gemini、Meta有开源的Llama 2、亚马逊也有Titan。
