Forscher stellen die Titans-Architektur und das MIRAS-Framework vor, die es KI-Modellen ermöglichen, in Echtzeit zu lernen und den Kernspeicher zu aktualisieren Dieser neue Ansatz kombiniert die Geschwindigkeit von RNNs mit der Genauigkeit von Transformer, so dass die Modelle auf Kontexte mit mehr als 2 Millionen Token skaliert werden können und sich bei der Erinnerung an lange Kontexte auszeichnen, während gleichzeitig ein effizientes Training und schnelle Schlussfolgerungen gewährleistet sind