Titans 架构的核心观点在于，传统 Transformer 的自注意力机制虽精确捕捉依赖，但二次复杂度限制了长上下文扩展，而线性 RNN/SSM 虽高效却信息压缩过度导致精度损失。Titans 提出混合设计：滑动窗口注意力（SWA）专注短期局部依赖，神经长期记忆模块（LTM）作为 MLP 元模型在测试时在线学习历史摘要，实现 RNN 速度 + Transformer 精度。该设计特别适用于 RAG 增强推理，避免全 KV 缓存膨胀，通过 learned neural indices（惊喜梯度驱动）按需检索。
证据支持：Google Research 实验显示，Titans 在 BABILong 基准（长文档推理）上，2M token 上下文准确率超 GPT-4 同规模基线 15%+，needle-in-haystack 召回率达 95%（vs. Mamba-2 的 78%）。语言建模 perplexity 降低 10-20%，DNA 序列与时间序列任务中，深度 LTM（4 层）优于浅层 2 层 8%。MIRAS 框架统一视角证实，LTM 的非欧目标函数（如 Huber loss）提升鲁棒性，减少 outlier 敏感。
落地参数：LTM 模块 dim=1024-4096（模型规模 1/10），深度 2-6 层（ReLU/SiLU），惊喜阈值 τ=0.05-0.2（梯度范数 ||∇_θ L (θ, k_t v_t)|| > τ 触发更新），学习率 η=1e-4 ~ 5e-4，动量 β=0.9，权重衰减 λ=1e-5 ~ 1e-3（序列长 >1M 时调高遗忘）。SWA 窗口 w=4096-16384（GPU 内存 80GB 限），head num=8-32。变体选择：MAC（检索 LTM 作为额外上下文，query proj dim=512，适合 RAG）；MAG（门控融合 SWA 输出 & LTM，gate MLP dim=256，非线性 SiLU）；MAL（LTM 前置 SWA，顺序压缩，推理最快）。持久记忆（persistent mem）初始化为任务 embedding，dim=512，置于序列首。
部署清单：
- 初始化：LTM θ ~ N (0,0.02)，SWA 标准 Transformer layer。
- 前向：t 步，计算惊喜 s_t = ||∇_θ L (θ, proj (x_t))||，若 s_t > τ，θ ← θ - η s_t^{mom} + λ θ（mom = β mom + (1-β) s_t）。
- 并行训练：序列分块（block=512），小批量 GD 于块内，卷积 approx 时不变系统。
- 推理优化：checkpoint LTM 每 10k token，FP16/bfloat16，vLLM 集成 SWA。
- 回滚策略：惊喜阈值过高（>0.3）导致遗忘过多，降至 0.1；监控 LTM norm >10 触发重置。
监控要点：(1) 长上下文 perplexity（每 100k token 采样），目标 <2.5；(2) 惊喜分布直方图，均值 0.1-0.5，高尾 <5%；(3) KV 有效压缩率（LTM 占总 mem <20%）；(4) Needle 召回 @2M >90%，阈值警报。风险：在线更新不稳（解 ∇=0），限步数 max_update=100 / 序列；容量溢出，动态 λ = base_λ * (len /cap)。
实际参数示例（7B 模型）：w=8192，LTM dim=2048 depth=4，η=2e-4，λ=5e-5，τ=0.1。H100 x8 上，2M 推理吞吐 50 t/s（vs. Transformer 5 t/s）。扩展至 10B+，LTM depth+1，dim x1.5。
Titans 标志长时记忆工程化转向：非静态缓存，而是自适应神经索引。未来结合 MoE，RAG 检索精度将跃升。
资料来源：
- Google Research Blog: Titans + MIRAS (research.google/blog/titans-miras-helping-ai-have-long-term-memory)
- arXiv: Titans: Learning to Memorize at Test Time (arxiv.org/abs/2501.00663)