研究人员提出的递归语言模型（Recursive Language Models, RLMs）通过引入Python交互环境，让模型学会写代码去分块读取、检索并递归调用自身处理信息，成功在千万级Token的超长文本任务中实现了性能与成本的双重突破。

当 Vibe Coding 正在改变代码生成的范式时，斯坦福政治经济学教授 Andrew B. Hall 已经把它进化到了一个新的维度——Vibe Researching。 他利用 CLI 工具 Claude Code，在约一小时内，全自动复现并扩展了他 2020 年发表在 PNAS 上的一篇关于“邮寄投票（Vote-by-Mail）”的经典实证研究。

作者：lingnyliang在人工智能的演进历程中，大语言模型展现出了令人惊叹的文本生成能力，但其“黑箱”特性也带来了显著挑战——模型经常产生看似合理但实际错误的“幻觉”回答，缺乏透明推理过程，且无法与外部世界交互获取实时信息。ReAct（Reaso ...