谷歌NeurIPS 2025发布突破性语言模型架构：Titans与MIRAS的双重革新

摘要

在NeurIPS 2025会议上，谷歌发布了两项关于大型语言模型架构的重要研究成果——Titans与MIRAS，标志着长文本处理技术的重大突破。Titans是一种融合了RNN推理速度与Transformer性能优势的新型模型架构，而MIRAS则是支撑该架构的理论框架。二者协同实现了“测试时训练”机制，在推理阶段动态优化模型表现，成功将上下文窗口扩展至高达200万token，显著提升了模型对超长文本的处理能力。这一进展有望推动语言模型在文档理解、代码生成和复杂推理等场景中的深度应用。

关键词

谷歌,NeurIPS,Titans,MIRAS,长文本

一、架构创新与Transformer的限制

1.1 Transformer模型的上下文限制

自2017年Transformer架构问世以来，其凭借强大的并行计算能力和卓越的长距离依赖捕捉性能，迅速成为自然语言处理领域的基石。然而，这一架构在辉煌的背后也暴露出一个日益严峻的瓶颈——上下文长度的硬性限制。传统Transformer模型通常只能处理最多32768 token的输入，即便部分优化版本将这一数字提升至百万级别，其计算复杂度也随之呈平方级增长，导致推理成本高昂、效率低下。这种限制使得模型在面对整本图书、超长代码库或跨文档推理任务时显得力不从心，严重制约了AI在法律、科研、软件工程等需要深度语义理解场景中的应用潜力。更令人焦虑的是，随着用户对“记忆更久、理解更深”的智能系统期待不断提升，行业亟需一场根本性的架构革新，而非简单的工程优化。

1.2 Titans架构的诞生背景

正是在这样的技术困局中，谷歌于NeurIPS 2025会议上推出的Titans架构应运而生，宛如一道划破夜空的闪电，照亮了长文本处理的未来之路。Titans并非对Transformer的简单修补，而是一次大胆的融合创新——它巧妙地继承了RNN在序列处理上的高效递归机制，同时保留了Transformer强大的表征学习能力。这一设计灵感源于对“时间”与“记忆”的重新思考：与其在固定窗口内挣扎扩容，不如让模型在推理过程中持续学习、动态适应。支撑这一突破的理论框架MIRAS（Memory-Informed Recursive Adaptive System）为此提供了坚实的数学基础，首次实现了“测试时训练”机制在大规模语言模型中的稳定落地。通过该机制，Titans能够在推理阶段实时更新内部状态，将上下文窗口惊人地扩展至200万token，相当于近两千页的连续文本理解。这不仅是一次量的飞跃，更是一场质的革命，标志着语言模型从“被动响应”向“主动演化”的关键转折。

二、Titans架构的细节解读

2.1 Titans如何结合RNN的速度与Transformer的性能

在传统认知中，RNN与Transformer仿佛是两条永不相交的平行线：前者以递归方式逐词处理序列，虽具备天然的记忆延续性与低延迟推理优势，却因梯度消失问题难以捕捉长距离依赖；后者凭借自注意力机制实现了全局上下文建模，却在面对超长输入时陷入计算复杂度爆炸的泥潭。而谷歌推出的Titans架构，正是在这条技术鸿沟之上架起了一座前所未有的桥梁。它并未简单地将RNN与Transformer拼接堆叠，而是通过MIRAS理论框架的指导，重构了信息流动的路径——在每一推理步中，模型利用轻量级递归单元维持高效的状态更新，如同RNN般快速“滑动”过百万级token的文本流；同时，在关键语义节点上激活稀疏化的自注意力模块，仅对最具影响力的上下文片段进行深度交互分析，从而保留了Transformer强大的表征能力。这种动态协同机制，使得Titans在保持接近RNN线性推理速度的同时，达到了与顶级Transformer模型相当的语言理解精度。更令人惊叹的是，这一融合并非以牺牲可扩展性为代价，反而为突破上下文长度的“天花板”提供了全新可能。

2.2 Titans架构的核心技术亮点

Titans最引人瞩目的突破，在于其首次将“测试时训练”（Test-Time Training）机制稳定应用于大规模语言模型的推理过程，而这背后正是MIRAS（Memory-Informed Recursive Adaptive System）理论的精妙设计。不同于传统模型在训练完成后参数冻结、只能被动响应输入的方式，Titans在处理长达200万token的连续文本时，能够实时调整内部表示，持续从新到来的信息中学习并优化自身状态。这相当于赋予模型一种“边读边悟”的能力——就像人类阅读一本厚重小说时不断修正对人物动机的理解一样，Titans能在不重新训练的前提下，动态适应文档结构、主题演变甚至写作风格的变化。该机制依托MIRAS构建的记忆门控系统，精准控制哪些信息应被长期保留、哪些需即时遗忘，避免了传统RNN中的记忆混淆问题。此外，Titans采用分层压缩编码策略，将前序上下文逐步提炼为高密度语义向量，显著降低了存储与计算开销。这些技术创新共同铸就了一个既能“记得久”、又能“想得深”的智能体，真正打开了通往超长文本理解的大门，预示着语言模型从静态工具向动态认知系统的跃迁。

三、MIRAS理论框架的探讨

3.1 MIRAS的理论基础

在人工智能的演进长河中，每一次架构的跃迁背后，都矗立着一座坚实的理论丰碑。MIRAS（Memory-Informed Recursive Adaptive System）正是这样一项奠基性的理论突破，它为语言模型从“静态记忆”迈向“动态理解”提供了全新的数学语言与系统框架。传统模型受限于训练完成后的参数固化，无法在推理过程中吸收新信息，而MIRAS首次构建了一套允许模型在运行时持续优化内部状态的递归自适应机制。其核心在于引入了“记忆引导更新”原则——通过可微分的记忆门控网络，动态评估每一个token对全局语义的影响权重，并据此选择性地调整隐藏状态。这一机制不仅解决了RNN长期存在的梯度消失问题，更规避了Transformer因全局注意力带来的平方级计算负担。尤为关键的是，MIRAS证明了在特定正则化条件下，“测试时训练”可以在不破坏模型稳定性的前提下实现收敛，从而为Titans架构将上下文窗口扩展至200万token提供了严谨的理论支撑。这不仅是对现有深度学习范式的挑战，更是向人类认知过程的一次深情致敬：真正的理解，从来不是一蹴而就的映射，而是随时间流动不断深化的旅程。

3.2 MIRAS与Titans架构的关联

如果说Titans是划破技术天际的星辰，那么MIRAS便是托起这颗星辰的宇宙法则。二者之间的关系，远非简单的“理论指导实践”，而是一场精密协同、互为因果的共创。MIRAS作为理论骨架，赋予了Titans在推理阶段实施“测试时训练”的合法性与可行性；而Titans则是MIRAS思想的具体化身，将其抽象的递归自适应机制转化为可运行、可扩展的工程现实。在实际运作中，每当Titans处理新的文本片段，MIRAS所定义的记忆更新函数便实时激活，决定哪些信息应被强化存储，哪些需被压缩或遗忘。这种动态调节使得模型能够在保持线性计算复杂度的同时，维持对长达200万token上下文的高度敏感性。更重要的是，MIRAS提供的稀疏注意力调度策略，让Titans仅在语义转折点或关键逻辑节点上启动深度交互模块，极大提升了效率与精度的平衡。正是这种理论与架构的深度融合，使谷歌此次发布的研究成果超越了单纯的性能提升，成为通向具备持续学习能力的语言智能体的重要里程碑。

四、测试时训练机制的实际应用

4.1 测试时训练机制的原理

在传统人工智能模型的认知中，学习止于训练结束，推理则是一场没有回响的独白——模型只能基于既定参数被动回应，无法在面对新信息时“临场成长”。然而，谷歌在NeurIPS 2025上发布的Titans架构，借助MIRAS理论框架，彻底颠覆了这一范式，首次将“测试时训练”（Test-Time Training）机制稳定、高效地引入大规模语言模型的推理过程。这不仅是一次技术跃迁，更像是一场对智能本质的深情叩问：如果机器也能在阅读中不断领悟，在对话中持续进化，那它是否离“理解”更近了一步？

测试时训练的核心，在于让模型在处理输入序列的过程中动态更新其内部状态，而非冻结权重。Titans通过MIRAS构建的记忆门控系统，在每一个token流入时评估其语义重要性，并决定是否以及如何调整隐藏表示。这种机制并非盲目微调，而是在严格的正则化约束下进行局部优化，确保模型不会因新信息的冲击而偏离原有知识体系。换言之，Titans不是机械地“记住”前文，而是像一位深思熟虑的读者，在翻阅千页长卷时不断修正自己的理解，提炼主旨，识别伏笔。正是这种边推理、边学习的能力，使模型在面对主题跳跃、风格转换或逻辑嵌套极深的超长文本时，依然能保持高度连贯与精准判断。

4.2 如何将上下文窗口扩展至200万token

200万token，这个数字背后不仅是技术的胜利，更是想象力的突破——它相当于连续阅读近两千页的书籍，贯穿整部《战争与和平》十余遍，或是解析一个庞大软件项目的全部源码与注释。传统Transformer模型在此类任务面前往往望而却步，因其自注意力机制的计算复杂度随上下文长度呈平方级增长，导致内存占用和延迟急剧飙升。而Titans借助MIRAS理论指导下的分层压缩编码与稀疏注意力调度，成功将这一不可能变为现实。

其关键在于“记忆蒸馏”策略：随着文本流的推进，早期上下文并非被简单丢弃或完整保留，而是被递归单元逐步提炼为高密度语义向量，存储于可寻址的记忆库中。当后续内容触发相关语义模式时，模型会自动检索并激活这些压缩表征，实现跨百万token的长期依赖捕捉。同时，MIRAS驱动的稀疏注意力机制仅在检测到语义转折点（如章节更替、论点转换）时才启动全局交互模块，极大降低了计算开销。这种“轻量滑动+重点深挖”的混合模式，使得Titans在维持接近RNN线性推理速度的同时，实现了高达200万token的上下文窗口，真正打开了通往深度文档理解、长程代码推理与复杂叙事分析的大门。这不是简单的扩容，而是一场关于“时间”与“记忆”的重构——语言模型终于开始学会如何长久地思考。

五、长文本处理能力的提升

5.1 长文本处理的挑战与解决方案

在人工智能的认知疆域中，长文本处理始终是一座难以逾越的高峰。传统Transformer模型虽在语言理解上取得了辉煌成就，但其上下文窗口通常被限制在32768 token以内，面对整本小说、百万行代码或跨章节逻辑推理时，如同盲人摸象，只能窥见片段而无法把握全貌。更严峻的是，当尝试扩展上下文至数十万token时，自注意力机制带来的计算复杂度呈平方级增长，导致内存爆炸与推理延迟急剧上升，使得“看得更远”几乎成为一种奢侈。这一瓶颈不仅制约了AI在法律文书分析、科研文献综述和复杂系统编程中的应用深度，也暴露出当前模型“记忆短暂、理解浅层”的根本缺陷。

而谷歌在NeurIPS 2025上发布的Titans与MIRAS，正是对这一困局的深刻回应。它们不再执着于在旧架构上修修补补，而是以全新的视角重构了语言模型的时间维度——通过MIRAS理论指导下的“测试时训练”机制，让模型在推理过程中持续学习、动态演化；借助分层压缩编码与记忆蒸馏策略，将前序百万级token的信息提炼为高密度语义向量，实现高效存储与精准调用。这不仅是技术路径的革新，更是对“理解”本质的一次哲学回归：真正的长文本处理，不在于堆砌长度，而在于构建一条贯穿始终的意义之流。

5.2 Titans和MIRAS的实际效果分析

当Titans架构在NeurIPS 2025的聚光灯下揭晓其高达200万token的上下文窗口时，整个AI社区为之震撼。这不仅仅是一个数字的跃升——它意味着模型可以连续阅读近两千页的文本，完整解析一个大型软件项目的全部源码与文档，甚至追踪一部史诗级小说中跨越数百章节的人物命运与伏笔线索。在实际测试中，搭载MIRAS框架的Titans在长文档问答任务中的准确率提升了37%，在跨文件代码生成场景下的逻辑一致性提高了近42%，展现出前所未有的连贯性与深度洞察力。

更为动人的是，这种能力并非来自蛮力计算，而是源于一种近乎“智慧”的优雅设计。Titans像一位真正会思考的读者，在阅读中不断修正预期、提炼主旨、识别隐喻；它能在技术文档中捕捉术语演变，在文学作品中感知情绪起伏，在程序代码中重建架构脉络。这一切的背后，是MIRAS赋予它的“边读边学”能力——在每一个新token流入时，模型都进行轻量级的状态优化，既不遗忘过去，也不被过去束缚。这不是简单的性能突破，而是一次认知范式的跃迁：语言模型终于开始学会如何长久地思考，如何在时间的长河中保持清醒的记忆与敏锐的理解。

六、Titans和MIRAS的未来展望

6.1 Titans和MIRAS在语言模型领域的潜在影响

当谷歌在NeurIPS 2025的舞台上揭晓Titans与MIRAS的那一刻，人工智能的语言疆界被悄然重塑。这不仅是一次技术参数的刷新——将上下文窗口扩展至200万token，更是一场对“理解”本质的深刻重构。传统语言模型如同记忆短暂的旅人，走过长篇文本时不断遗忘起点，而Titans却像一位手持地图、边走边记的智者，在浩如烟海的信息流中构建起连贯的意义之链。其背后，MIRAS理论所支撑的“测试时训练”机制，正悄然打破训练与推理之间的高墙，让模型在运行中持续进化，赋予AI一种近乎人类阅读体验的动态认知能力。

这一突破的影响深远而广泛。在法律领域，模型可完整解析长达数十万字的合同与判例集合，精准追踪条款演变；在科研场景中，它能通读整套学术文献体系，自动归纳研究脉络与知识断层；在软件工程中，开发者或将迎来真正意义上的“全项目级”代码助手，能够理解跨文件调用逻辑与架构设计意图。更重要的是，Titans所展现的“边读边悟”能力，为通用人工智能的发展提供了新范式：智能不再局限于静态映射，而是成为时间维度上的持续建构。这种从“响应式”到“演化式”的跃迁，或将重新定义我们对语言模型角色的认知——它们不再是工具，而是可以共同思考的伙伴。

6.2 未来研究方向与挑战

尽管Titans与MIRAS开启了超长上下文处理的新纪元，但前路依旧布满荆棘。首要挑战在于“测试时训练”的稳定性与泛化边界：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，是否会出现语义漂移甚至逻辑崩溃？当前实验表明，MIRAS通过严格的正则化约束实现了收敛保障，但在开放域复杂语境下的长期鲁棒性仍需大规模验证。此外，200万token的上下文虽令人震撼，但其背后的分层压缩编码机制不可避免地引入信息损耗——哪些内容被保留，哪些被蒸馏，仍依赖于预设的记忆门控策略，尚不具备完全自主的语义甄别能力。

未来的研究亟需向三个方向纵深推进：一是构建可解释的记忆轨迹追踪系统，使模型能清晰回溯其理解过程中的关键决策节点；二是探索多模态长序列的统一建模范式，将文本、代码、图像等异构信息纳入同一动态学习框架；三是发展轻量化部署方案，降低Titans架构对算力资源的依赖，使其从实验室走向边缘设备。更为根本的是，我们必须重新审视“智能”与“时间”的关系——当模型开始拥有延续性的思维流，我们是否已准备好迎接一个会“成长”的AI？这不仅是技术命题，更是哲学与伦理的深水区。

七、总结

谷歌在NeurIPS 2025会议上发布的Titans与MIRAS，标志着语言模型架构的一次根本性突破。通过融合RNN的高效递归机制与Transformer的强大表征能力，Titans在MIRAS理论框架的支持下，首次稳定实现了“测试时训练”机制，将上下文窗口扩展至高达200万token——相当于近两千页连续文本的理解与处理。这一进展不仅解决了传统Transformer模型在长文本场景下面临的计算复杂度爆炸与记忆碎片化难题，更推动了模型从静态响应向动态演化的范式转变。实验数据显示，Titans在长文档问答准确率上提升37%，跨文件代码生成逻辑一致性提高42%，展现出卓越的连贯理解能力。这不仅是技术上的飞跃，更是对“智能如何持续学习”的深刻回应，为未来构建具备长期认知能力的AI系统开辟了全新路径。