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 ...

现有的架构，如Hopfield网络、LSTM和Transformer会带来了二次方的时间和内存复杂度，限制了模型处理长序列的能力。人类的记忆不是单一的过程，而是由短期记忆、工作记忆和长期记忆等不同系统组成，每个系统都有不同的功能和神经结构。基于此，G ...

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 ...

为此，Titans 团队打算将过去信息编码到神经网络的参数中，训练了一个 在线元模型 （Online meta-model），该模型学习如何在测试时记住/忘记特定数据。 在另一项需要对分布在极长文档中的事实做推理的任务中，Titans 表现超过了 ...

梦晨 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI 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 ...

与此同时，英伟达还推出了新一代 DLSS 4 技术，黄仁勋表示 RTX 5090 性能可以达到 RTX 4090 的 2 倍之高。据称，DLSS 4 首发当天已经支持超过 75 款游戏和应用程序。《黑神话：悟空》 将于今年晚些时候升级支持 DLSS 多帧生成。