Los investigadores presentan la arquitectura Titans y el marco MIRAS, que permiten a los modelos de IA aprender y actualizar la memoria central en tiempo real Este nuevo enfoque combina la velocidad de las RNN con la precisión de Transformer, lo que permite a los modelos escalar a contextos de más de 2 millones de tokens y sobresalir en la recuperación de contextos largos, manteniendo al mismo tiempo un entrenamiento eficiente y una inferencia rápida.