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。

研究团队在两个业内公认的代码修复难题测试集上验证了这个方法。结果让人眼前一亮：这个会自己跟自己玩的AI，表现居然超过了那些用人类精心整理的数据训练出来的AI。这意味着什么？意味着AI可能找到了一条不依赖人类知识的成长路径。当AI不再依赖人类经验时 ...

在代码大模型（Code ...

近日，一封由 AI 系统生成的感谢邮件在技术圈引发广泛关注和讨论。Python 之父 Guido van Rossum 对收到的邮件回应一句「Stop」，React 核心团队成员、Redux 作者 Dan Abramov 则投诉称“垃圾邮件泛滥”。

传统基础模型在S-NIAH单针大海捞针等简单检索任务中尚能维持表现，但在信息密度更高的复杂任务中，其推理性能随输入长度增加而下降。相比之下，RLM在输入长度超过特定阈值区间后，依然保持得分稳定性。

为此，今天要给大家介绍一款谷歌的开源项目LangExtract，不仅是一个工具，更是一套面向真实场景的 ...

这也是闲得无聊，不知道在哪翻到了雷军当年写的 RI.ASM 源码。早就听说过雷总是汇编高手，我就想着花半天时间研究一下。说实话，我是写 Python ...

The World Resources Institute (USA) Beijing Representative Office is looking for one highly self-motivated student to be an intern at the Research, Data & Impact (RDI) team.

早在 2025 年 10 月，Zhang 和他的导师 Omar Khattab 就在博客上公开了初步想法，引发了一些关注。如今这篇正式论文带来了更系统的实验和更扎实的数据，论证了通过让语言模型把长文本当作“外部环境中的变量”来处理，可以让模型有效处理超出其上下文窗口 2 个数量级的输入。