谷歌Titans与MIRAS：AGI纪元的新“基石”，重塑语言模型的记忆与未来

TL;DR：

谷歌DeepMind推出的Titans架构与MIRAS理论框架，是继Transformer之后AI领域又一颠覆性突破。它们通过融合RNN与Transformer的优势，实现了高达200万token的超长上下文处理和“测试时训练”能力，为AGI的到来铺设了关键路径，同时深刻影响商业应用、社会伦理及人类对智能本质的理解。

谷歌DeepMind CEO Demis Hassabis的预言在科技界激起涟漪：AGI将在2030年之前实现，但在此之前，还需要1-2个“Transformer级”的核爆突破。恰逢NeurIPS 2025大会，谷歌祭出了其视为下一代Transformer最强继任者的“Titans”架构，并辅以创新的“MIRAS”理论框架，预示着AI向通用智能迈出了坚实的一步。这场技术革新，不仅突破了现有大模型的关键瓶颈，更在商业、社会乃至哲学层面，引发了对未来智能文明的深层思辨。

技术原理与创新点解析

打破Transformer的“记忆”瓶颈： 自2017年Transformer横空出世，其基于自注意力机制的并行处理能力彻底改变了AI领域。然而，这一架构在处理超长上下文时存在固有缺陷：计算复杂度随序列长度呈平方级增长（O(N²)），导致内存和计算成本飙升，使得模型难以“记住”和理解数百万token的文本，更遑论实现持续学习。Titans和MIRAS正是针对这一核心痛点给出的革命性答案。

Titans架构：速度与性能的极致融合 Titans架构（尤其是其MAC变体）的核心在于引入了一个全新的神经长期记忆模块。该模块本质上是一个深层多层感知机（MLP），它能够高效地压缩和总结海量历史数据，并将这些提炼出的“记忆摘要”动态地加入到当前上下文，交由注意力机制处理。¹²

• 主动学习与“惊奇度”： 与传统模型被动存储不同，Titans并非简单地“记笔记”，而是在数据持续输入时主动学习并即时更新参数。它借鉴了人类认知的“意外原则”，通过衡量“惊奇度”（surprise metric）来识别高价值信息，优先将其写入长期记忆，并能自适应地管理权重，主动遗忘不再需要的信息。这赋予了模型一种“边读边悟”的能力。
• RNN速度 + Transformer性能： Titans巧妙地结合了循环神经网络（RNN）在序列处理上的极速响应优势与Transformer在全局上下文建模上的强大性能。它在保持线性推理速度的同时，实现了与顶级Transformer模型相当的语言理解精度。

MIRAS框架：序列建模的统一蓝图 如果说Titans是具体的模型架构（工具），那么MIRAS（Memory-Informed Recursive Adaptive System）则是用于泛化这些方法的理论框架（蓝图）。它提供了一个统一的视角，将各种序列建模架构视为解决同一个核心问题的“不同手段”：如何在融合新信息与旧记忆的同时，不让关键概念被遗忘。³

• 四大关键维度： MIRAS通过记忆架构、注意偏置、保留门和记忆算法四个设计维度定义序列模型，并独创性地将传统“遗忘机制”重新解释为正则化形式，在学习新知识与保留旧知识之间取得平衡。
• 超越注意力机制： 几乎所有现有成功的序列模型都依赖于均方误差（MSE）或点积相似度处理偏置和保留机制，这导致模型对异常值过于敏感。MIRAS突破了这一局限，构建了一个生成式框架，开拓了更丰富的优化设计空间。基于MIRAS，谷歌构建了YAAD、MONETA、MEMORA三款独特的无注意力（Attention-free）模型，在语言建模和常识推理任务中表现出优于Mamba-2等线性循环模型和Transformer++基线模型的性能。

“测试时训练”与200万Token的上下文： 这两项技术结合，实现了**“测试时训练”机制在大规模语言模型中的稳定落地。这意味着模型在推理过程中不再是静态的，而能够动态更新核心记忆。在BABILong基准测试中，Titans以更少的参数量，表现优于包括GPT-4在内的超大型模型，并成功将上下文窗口扩展至超过200万token**，相当于连续理解近两千页的文本。这不仅是量的飞跃，更是质的革命，标志着语言模型从“被动响应”向“主动演化”的关键转折。⁴

产业生态与商业版图重塑

AGI的加速引擎： Hassabis对AGI的预测并非空穴来风，Titans和MIRAS的出现，正是其“还需要1-2个Transformer级突破”论断的有力注脚。这些架构补齐了当前大模型在持续学习、在线学习、长期规划和多步推理等方面的关键缺陷，使**“规模扩展可能就是AGI系统的全部”**这一可能性更加真实。谷歌在NeurIPS 2025的发布，无疑将进一步激化AGI领域的军备竞赛，推动整个产业加速向通用智能迈进。

解锁万亿级商业应用场景： 200万token的上下文窗口，对企业级AI应用而言，意味着前所未有的商业潜力。

• 法律与金融： 模型可完整解析数百万字的法律文书、合同、财报和历史案例，实现精准的风险评估、合同审查、合规性分析和市场预测，极大提升工作效率和决策质量。
• 科研与医疗： AI能够通读整个领域的学术文献库、专利报告，甚至基因序列数据，加速知识发现、药物研发和疾病诊断，助力科学家从海量信息中挖掘洞察。
• 软件工程： 开发者将迎来真正的“全项目级”代码助手，能够理解跨文件调用逻辑、架构设计意图、识别复杂bug，甚至自动生成符合项目规范的代码，重塑软件开发流程。
• 智能客服与内容创作： 具备超长记忆的AI能提供更连贯、个性化、深度理解的用户体验。在内容创作领域，AI将能够创作更长篇、逻辑更复杂的剧本、小说和报告。 这些应用将催生全新的商业模式和服务形态，为科技巨头和初创企业提供广阔的创新空间。投资将更青睐那些能够有效利用新架构，将长上下文、持续学习能力转化为实际商业价值的解决方案。

多模态智能的深化： Hassabis强调Gemini在“观看”视频并回答抽象概念性问题上展现出的“元认知”能力，结合Titans的记忆优势，预示着多模态融合将彻底打通。未来，智能体不仅能处理海量文本，还能理解视频、音频、图像等复杂信息流，并在此基础上进行更深层次的抽象和推理，这将是构建真正智能代理的基石。

社会影响与未来工作展望

“后稀缺时代”的乌托邦与反思： Hassabis描绘了一个由AGI驱动的“丰饶时代”理想社会——免费清洁能源、攻克所有疾病、人类走向星空。这种“后稀缺时代”的愿景，深刻触及了人类文明发展的终极目标。然而，他也反思了潜在的哲学困境：如果所有问题都被AI解决，人类存在的目的又是什么？科学方法本身是否也会被颠覆？这种技术与哲学思辨的交织，正是Wired风格的精髓。

智能体与人类认知边界的模糊： 当AI拥有了持续学习和近似“元认知”的能力，人类与机器的关系将发生质变。AI不再是简单的工具，而是具备动态学习和适应能力的“伙伴”。这种认知模式的变革，将深刻影响教育、技能培训乃至人类自身的思维方式。未来的工作将更侧重于创造性、战略性、情感性的任务，而重复性、信息处理密集型的工作将越来越多地由AI承担。

AI伦理与治理的“灭绝级”风险： Hassabis直言“恶人和错误使用AI的风险真实存在”，甚至“灾难性后果已开始显现”，并强调**“灭绝级风险不是零”**，必须认真对待并投入资源应对。

• 安全与控制： 拥有超长上下文和持续学习能力的AI，其行为模式将更加复杂和难以预测。如何确保这些高度智能的系统符合人类价值观，避免被滥用进行网络攻击、虚假信息传播或其他恶意行为，将成为全球治理的头等大事。
• 透明度与可解释性： 随着AI复杂性的提升，其决策过程的“黑箱”问题将更加突出。MIRAS框架在理论上提供了统一视角，但实际应用中，如何构建可解释的记忆轨迹追踪系统，让模型能清晰回溯其理解过程中的关键决策节点，是保障伦理的重要挑战。
• 权力与地缘政治： 掌握顶尖AGI技术的国家和企业，将拥有前所未有的地缘政治和经济影响力。这种技术领导力的争夺，将加速全球科技竞争格局的演变。Jeff Dean关于公开Transformer论文“不后悔”的表态，也引发了关于知识共享与技术壁垒的深层讨论。

未来发展路径与挑战

Titans和MIRAS无疑是通往AGI之路上的重要里程碑。它们不仅解决了当前大模型的扩展性问题，更在机制上模拟了人类学习和记忆的一些核心特征。

• 持续学习的泛化与鲁棒性： “测试时训练”的稳定性与泛化边界仍需大规模验证。如何确保模型在持续更新内部状态时不偏离原有知识体系，在面对误导性或噪声信息时不会出现语义漂移甚至逻辑崩溃，是未来的关键研究方向。
• 多模态的深度融合： 将Titans的记忆和学习优势推广到多模态数据，实现文本、图像、视频、音频等异构信息的统一建模和持续学习，将是构建真正类人智能体的必经之路。
• 算力与轻量化部署： 尽管新架构提升了效率，但处理200万token依然是计算密集型任务。如何进一步优化算法，实现更轻量化的部署，让这些先进技术能惠及更广泛的应用场景和边缘设备，是摆在开发者面前的挑战。
• AI安全与伦理的同步发展： 随着AI能力的跃升，其潜在风险也同步放大。AI安全（AI Safety）领域的研究和投入必须与模型发展并驾齐驱，甚至超前部署，以确保技术的良性发展。

谷歌此次在NeurIPS 2025上发布的Titans和MIRAS，不仅是技术上的胜利，更是对“智能如何持续学习”、“机器如何长久思考”的深刻回应。它们共同描绘了一个更加逼近AGI的未来图景，而我们正站在这个巨变时代的门槛上，既充满期待，也需保持清醒的批判性思维，审慎应对即将到来的全新挑战。

引用

• DeepMind
• Titans架构
• AGI
• Transformer
• 持续学习
• 超长上下文
• AI伦理
• 商业应用