近年来，基于端到端训练的时序动作检测（Temporal Action Detection, TAD）取得了显著的性能提升。然而，由于内存瓶颈的限制，仅有参数量有限且输入视频数据量较小的模型能够支持端到端训练，这不可避免地制约了TAD性能的进一步突破。本文提出了一种有效降低端到端训练内存消耗的方法，成功将TAD主干网络扩展至10亿参数规模，并支持长达1,536帧的输入视频，显著提升了检测性能。本方法的核心在于我们提出的时序信息适配器（Temporal-Informative Adapter, TIA），这是一种新颖的轻量级模块，能够显著减少训练过程中的内存占用。通过TIA，我们仅需更新其自身参数，即可使庞大的主干网络无需重新学习适配TAD任务，从而大幅降低训练负担。此外，TIA通过在主干网络中对相邻帧的时序上下文进行聚合，进一步增强了TAD的表征能力。我们在四个具有代表性的数据集上对模型进行了全面评估。得益于高效的设计，我们首次在VideoMAEv2-giant数据集上实现了端到端训练，并在THUMOS14数据集上取得了75.4%的mAP，成为首个超越最优基于特征的方法的端到端模型。相关代码已开源，地址为：https://github.com/sming256/AdaTAD。