Titans и MIROS от Google: как работает архитектура для бесконечной памяти ИИ и можно ли её воспроизвести

Почему все модели ИИ страдают амнезией?

Задайте GPT-5 Ultra (актуальная версия на начало 2026 года) вопрос о том, что вы обсуждали час назад. Ответ будет предсказуемо плохим. Контекстное окно в 128K токенов - это не память, а оперативное запоминающее устройство, которое стирается после завершения сессии.

Именно эту проблему решает архитектура Titans от Google Research. Не очередной патч для трансформеров, а фундаментально другой подход к тому, как ИИ должен запоминать.

Сюрприз как драйвер памяти: почему обычные RAG не работают

Все системы RAG (Retrieval-Augmented Generation) строятся на простой логике: ищем похожие фрагменты, подставляем в контекст. Проблема в том, что "похожесть" - это статистическая метрика, а не когнитивная.

Titans используют другой механизм - запоминание через сюрприз (surprise). Модель учится выделять не самые частые, а самые неожиданные паттерны.

Архитектура HOPE: как устроен мозг Titans

HOPE (Hierarchical Online Predictive Encoding) - это не просто очередной акроним. Это трехслойная система:

Ключевое отличие от обычных трансформеров: Titans не пытаются запомнить всё. Они фильтруют информацию через механизм внимания, который взвешивает не по релевантности, а по неожиданности.

MIROS: фреймворк, который делает Titans возможными

MIROS (Memory-Intensive Reinforcement for Online Systems) - это каркас, который превращает теоретическую архитектуру в работающую систему. Если Titans - это мозг, то MIROS - это нервная система.

Основные компоненты MIROS на 2026 год:

• Online Compressor: сжимает долгосрочные воспоминания в 100-1000 раз без потери смысла
• Surprise Scorer: вычисляет метрику неожиданности для каждого фрагмента
• Memory Router: решает, что отправить в долгосрочную память, а что забыть
• Test-time Trainer: самое интересное - дообучение модели во время инференса

Последний пункт критически важен. Обычные LLM заморожены после обучения. Titans постоянно адаптируются к новым данным во время работы.

Test-time training: обучение на лету без катастрофического забывания

Вот где Google сделал настоящий прорыв. Test-time training (TTT) позволяет модели:

1. Обнаруживать новые паттерны в реальном времени
2. Адаптировать внутренние представления
3. Сохранять старые знания (почти) без деградации

Как это работает технически? Через градиентную регуляризацию с памятью. Когда модель обучается на новых данных, градиенты фильтруются через буфер старых примеров. Это предотвращает перезапись важной информации.

Сравнение с конкурентами: почему не Mamba или RWKV?

В 2025-2026 годах появилось много альтернатив трансформерам: Mamba с её селективными состояниями, RWKV с линейной сложностью. Но у них общая проблема - они всё ещё работают в рамках фиксированного контекста.

Titans решают другую задачу. Они не пытаются сделать внимание более эффективным. Они меняют саму парадигму: память отделена от обработки.

Это похоже на то, как работают резервуарные компьютеры, но с обратной связью и иерархией.

Можно ли воспроизвести Titans локально? Практический гайд

Полная репродукция невозможна - у Google закрытые датасеты и вычислительные ресурсы. Но архитектурные принципы можно реализовать.

1 Базовый трансформер + механизм сюрприза

Возьмите любую открытую модель (Llama 3.2 8B или новейшие MoE-архитектуры). Добавьте слой, который вычисляет неожиданность:

import torch
import torch.nn as nn

class SurpriseLayer(nn.Module):
    def __init__(self, hidden_size):
        super().__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        # Предсказатель следующего состояния
        self.predictor = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)
        # Детектор сюрприза
        self.surprise_scorer = nn.Linear(hidden_size * 2, 1)
        
    def forward(self, current_state, memory_buffer):
        # Предсказываем следующее состояние
        predicted = self.predictor(current_state)
        
        # Ищем в памяти похожие состояния
        similarities = torch.cosine_similarity(
            memory_buffer, 
            current_state.unsqueeze(0)
        )
        
        # Чем меньше похожих состояний в памяти, 
        # тем больше сюрприз
        surprise = 1.0 - similarities.max()
        
        return surprise, predicted

2 Иерархическая память с компрессией

Реализуйте двухуровневую память:

class HierarchicalMemory:
    def __init__(self, compress_ratio=0.1):
        self.working_memory = []  # Последние 1000 токенов
        self.long_term_memory = []  # Сжатые представления
        self.compress_ratio = compress_ratio
        
    def add(self, embedding, surprise_score):
        # В рабочую память всегда
        self.working_memory.append(embedding)
        if len(self.working_memory) > 1000:
            self.working_memory.pop(0)
            
        # В долгосрочную - только если сюрприз > порога
        if surprise_score > 0.7:
            compressed = self.compress(embedding)
            self.long_term_memory.append({
                'embedding': compressed,
                'surprise': surprise_score
            })

3 Test-time training loop

Самая сложная часть. Нужно осторожно обновлять веса:

def test_time_training_step(model, batch, memory_buffer):
    # Замораживаем большинство слоев
    for param in model.parameters():
        param.requires_grad = False
        
    # Размораживаем только адаптеры
    for adapter in model.adapters:
        for param in adapter.parameters():
            param.requires_grad = True
            
    # Вычисляем loss с регуляризацией по памяти
    outputs = model(batch)
    loss = outputs.loss
    
    # Регуляризация: штраф за забывание
    memory_loss = compute_memory_preservation_loss(
        model, 
        memory_buffer
    )
    total_loss = loss + 0.1 * memory_loss
    
    total_loss.backward()
    optimizer.step()

Какие задачи решает Titans лучше всего?

Архитектура не универсальна. Она заточена под специфические сценарии:

• Длительные диалоги: Помнит не только последние реплики, но и ключевые моменты из часового разговора
• Персонализация: Учится на предпочтениях пользователя без явного переобучения
• Научные исследования: Обнаруживает аномалии в экспериментальных данных (как в Genesis Mission)
• Прогнозирование временных рядов: Запоминает редкие, но значимые события

Ограничения и подводные камни

Titans - не серебряная пуля. У архитектуры есть серьезные проблемы:

1. Вычислительная сложность: Online compression и test-time training требуют в 3-5 раз больше ресурсов, чем обычный инференс
2. Дрейф личности: Модель может слишком сильно измениться за длительную сессию
3. Проблемы с воспроизводимостью: Разные сессии приводят к разным внутренним состояниям
4. Сложность отладки: Когда модель постоянно обучается, понять, почему она дала конкретный ответ, почти невозможно

Это напоминает проблемы, с которыми сталкиваются в управлении термоядерным синтезом: система становится настолько сложной, что предсказать её поведение трудно.

Будущее архитектур с памятью

К 2026 году становится ясно: эпоха статических LLM заканчивается. Будущее за адаптивными системами, которые:

• Учатся в реальном времени
• Имеют иерархическую память
• Могут забывать неважное
• Сохраняют личность и знания

Titans - только первый шаг. Уже видны контуры следующих поколений:

Пока крупные компании строят Titans-подобные системы, вы можете экспериментировать с гибридными подходами. Например, соединить Graphiti или MemGPT с механизмом сюрприза.

Стоит ли пытаться воспроизвести Titans в 2026 году?

Если у вас есть:

• Команда из 3+ ML-инженеров
• Доступ к нескольким A100/H100
• Готовность потратить 2-3 месяца на эксперименты

Тогда да. Архитектурные идеи стоят того. Но готовой библиотеки "Titans in PyTorch" не будет. Придется разбираться с градиентной регуляризацией, online compression и стабильностью test-time training.

Если же вы хотите просто улучшить память своей модели - начните с прививки Titans. Это более простой подход, который дает 80% результата при 20% усилий.

Главный урок Titans: память ИИ - это не про хранение большего количества токенов. Это про умение отличать важное от шума. И запоминать именно то, что удивит.