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Google Research今天发布了全新框架：Titans架构和 MIRAS框架，解决AI超长上下文和长期记忆力问题，把上下文拉到了超200万token 它用深度神经记忆进行实时学习，让大模型在跑起来的同时实时更新自身长时记忆，来实现RNN速度+Transformer精度 Titans，让AI运行时实时更新其长时记忆模块 MIRAS，提供统一记忆系统的理论蓝图 Titans把长时记忆做成一个多层感知机（MLP），而不是传统RNN的固定向量，每读一个新词，先算“惊讶度”，平平无奇就略过，反之就写进长时记忆并同步更新MLP的参数 为了控制容量还加了weight decay，不重要的旧信息自动淡出 最终，Attention层可以“按需”去查长时记忆，也可以只看最近上下文 MIRAS 提供了一个统一的视角，它认为主流序列模型本质上都是在解决同一个问题，如何高效地把新信息和旧记忆结合起来，同时又不会忘记重要的东西，它们都是不同形式的“关联记忆”系统 它把一个AI模型的记忆系统拆解成记忆结构、注意力偏置、保留门、记忆算法四个关键部分 并且提出用更复杂、更精妙的数学方法来做判断，这样就能设计出更强大，鲁棒性更高的记忆系统 实验表明，Titans在语言建模、常识推理、DNA建模、时间序列预测及2M token的BABILong任务上，优于同等规模的Transformer++、Mamba-2、Gated DeltaNet，甚至超过GPT-4 #AI记忆 #Titans
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It is helpful to realize that even if you're god damn *Mark Zuckerberg* and you spend $77B for 15 years, sometimes it doesn't work out. No shade. Doing brand new categories is so hard and I am thankful he tried (despite haters). Man preserved longer than 99.999 percentile.
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The Karate Kid and the jaden smith Karate Kid actually capture the 20th century and 21st century perfectly.
AI Optimist. Empiricist, not 'rationalist'. Anti world government.
Next.js 16 升级指南：https://t.co/9PK0esWBtN Next.js 16 发布后，我有两三个项目升级测试了，没发现什么问题。 正好昨天 React 出现严重漏洞，索性把 NEXTY 模板升级到 Next.js 最新版了。 有了 Next 团队发布的 MCP，升级版本异常简单，不过太简单的事情反而会让人疑惑是不是真的做好了，所以我写了篇升级指南，照着做就能同步到我用的版本。
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