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。
随着大模型开始被用于长时程任务，比如深度研究、代码仓库理解、跨文档信息整合，模型一次性需要面对的输入，已经不再是几十万 token，而是数千万甚至上亿 token。
2025年的最后一天， MIT CSAIL提交了一份具有分量的工作。当整个业界都在疯狂卷模型上下文窗口（Context ...
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什么意思呢？目前LLM的工作方式是把所有内容塞进一个巨大的上下文窗口，但文档越长，模型越容易“前言不搭后语”。 而在RLM中，当模型启动时，会进入一个类似 Python 的 REPL 编程环境，将超长提示词视为外部环境的一部分，并且允许 LLM 程序化地检查、分解 ...
新年伊始，MIT CSAIL 的一纸论文在学术圈引发了不小的讨论。Alex L． Zhang 、 Tim Kraska 与 Omar Khattab 三位研究者在 arXiv 上发布了一篇题为《Recursive Language ...
【新智元导读】你有没有发现，你让AI读一篇长文章，结果它读着读着就忘了前面的内容？ 你让它处理一份超长的文档，结果它给出来的答案，牛头不对马嘴？ 这个现象，学术界有个专门的名词，叫做上下文腐化。 这也是目前AI的通病：大模型的记忆力太差了 ...
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