原贴链接

帖子仅提供了一个论文链接：https://arxiv.org/abs/2501.00663v1，无具体内容可翻译

讨论总结

此讨论围绕论文《Titans: Learning to Memorize at Test Time》展开。涵盖了论文中的模型架构、记忆模块相关的研究内容，包括Titans架构在多种任务上的有效性。同时还涉及到现实世界中LLMs的记忆化与缓存的重要性。部分评论对论文中的特殊点如2M以上的上下文表示惊讶，还有人给出非官方实现的github链接并期待权重。此外，讨论中出现了对Google研究相关的争议，如Google分享研究的行为、时机等。整体讨论热度大多较低，少数为中等热度，氛围较为理性，从多方面对论文相关话题进行探讨。

主要观点

  1. 👍 过去十多年对循环模型和注意力机制有大量研究
    • 支持理由：论文中有所提及
    • 反对声音：无
  2. 🔥 记忆化和缓存在LLMs的现实世界能力中极为重要
    • 正方观点：在实际中对LLMs能力有很大影响
    • 反方观点：无
  3. 💡 做开放科学是正确的，有助于创新
    • 解释：从科学发展角度看，开放科学有利于科学发展
  4. 🤔 Titans在多种任务上比其他模型更有效
    • 支持理由：论文实验结果表明
    • 反对声音：无
  5. 👀 Google在产品和执行方面表现糟糕
    • 支持理由：根据过往情况得出
    • 反对声音：有人提到Google文化鼓励探索，并非完全糟糕

金句与有趣评论

  1. “😂 Swedgetarian: Google out there in the park, trolling people with that whopper ole bucket o’ breadcrumbs again”
    • 亮点：用幽默的方式描述Google的行为
  2. “🤔 It’s crazy how important memoization + caching is to the capabilities of LLMs in the "real world".”
    • 亮点：强调记忆化和缓存在LLMs能力中的重要性
  3. “👀 We propose a new neural long - term memory module, which learns to remember historical context and helps attention focus on the current context while using past long - information.”
    • 亮点：直接阐述论文提出的新模块功能
  4. “😎 Larger than 2M tokens context? Wow.”
    • 亮点：简洁表达对2M tokens上下文的惊讶
  5. “💡 Academic_Bumblebee: I mean, this is the ‘right thing to do’. The only way to do good science is by doing open science.”
    • 亮点：表达对开放科学的积极态度

情感分析

总体情感倾向较为中性。主要分歧点在于对Google研究相关的看法，有人认为Google在产品和执行方面糟糕，而有人认为其文化鼓励探索。可能的原因是大家从不同角度看待Google，关注的点如研究分享的时机、产品执行情况以及文化等有所不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会出现关于论文内容与生物大脑记忆机制更深入的探讨以及对冻结模型突破的关注。
  • 潜在影响：如果论文中的研究成果得到进一步发展，可能会对相关模型开发和LLMs的发展产生积极影响。

详细内容：

《关于“Titans: Learning to Memorize at Test Time”的热门讨论》

近日，Reddit 上一篇题为“Titans: Learning to Memorize at Test Time”的帖子引起了大家的关注，该帖提供了论文链接https://arxiv.org/abs/2501.00663v1 ，获得了不少的浏览和讨论。讨论主要围绕着相关技术的开放共享、创新模式以及实际应用等方面展开。

在讨论焦点与观点分析中，有人认为开放科学是做好科学的“正确之举”，比如[Academic_Bumblebee]表示：“唯一做好科学的方式就是进行开放科学。”但也有人对此持有不同看法，[Agreeable_Bid7037]觉得：“问题不在于开放，而是时机。谷歌应该先开发技术，然后再分享研究，就像 Open AI 那样。”

关于谷歌在这方面的表现，[DeltaSqueezer]指出：“谷歌在产品和执行方面一直很糟糕。他们发表研究让别人做出有用的东西并长期支持，也许不是坏事。”而[TheRealMasonMac]则认为：“谷歌似乎有一种真正鼓励探索之类的文化。”

还有用户对相关研究提出了疑问，[Agreeable_Bid7037]好奇：“我想知道他们为什么一直分享这个研究。然后好奇 Open AI 是如何推出新创新的。”

在技术层面，[Thrumpwart]问道：“没有读过这篇论文 - 有人能告诉我内存是如何扩展的吗？假设我实现一个 500k 的上下文窗口 - 它会消耗多少 VRAM/RAM？”[Agreeable_Bid7037]回应：“下载论文。粘贴在 Notebook LM 并提出这个问题。”[Thrumpwart]表示：“为什么你不能直接告诉我？”[Agreeable_Bid7037]认为：“这样会做得更好。”[fogandafterimages]解释：“这是一个线性变压器变体，因此没有上下文窗口。物理内存使用是恒定的，不会随着序列长度增加。”

这场讨论展现了大家对新技术的关注和思考，也反映出在科技发展过程中不同观点的碰撞和交流。