让大模型轻松处理比自身上下文窗口长两个数量级的超长文本！ MIT CSAIL 研究团队提出了一种叫做递归语言模型 RLM的长文本处理新方法，来解决上下文腐烂问题。 不修改模型架构、不升级模块设计，但能让 GPT-5、Qwen-3 ...

不管大模型宣称自己的上下文窗口有多大，它们处理超长文本时，都会遇到文本越长，模型对早期信息的记忆越模糊，推理性能直线下滑的问题。 比如，GPT-5.2-Codex采用的就是窗口内的原生上下文压缩技术，在持续数周的大型代码仓库协助任务中保持全上下文信息 ...

让大模型轻松处理比自身上下文窗口长两个数量级的超长文本！ MIT CSAIL 研究团队提出了一种叫做递归语言模型 RLM 的长文本处理新方法，来解决上下文腐烂问题。 不修改模型架构、不升级模块设计，但能让 GPT-5、Qwen-3 这类顶尖模型推理层具备千万级 token 的超长 ...

在人工智能领域，处理超长文本一直是一个棘手的问题。MIT计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）最近发布的研究成果，提出了一种名为递归语言模型（RLM）的新方法，成功让大模型在不改变架构的情况下，解锁了千万级的上下文处理能力。这一创新将极大提高如GPT-5和Qwen-3等顶尖模型的推理效率，开启了大模型处理文本的新纪元。

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