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。

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。

在AI领域，处理超长文本的挑战一直是一个备受关注的问题。麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（MIT CSAIL）近期提出了一种名为递归语言模型（RLM）的新方法，能够在不改变现有大模型架构的情况下，显著提升其处理超长文本的能力。这一突破性研究为像GPT-5和Qwen-3这样的顶尖AI模型打开了新的大门，使其能够处理超过千万级的上下文，远超其原生上下文窗口的限制。

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智东西1月16日报道，今天，据彭博社报道，美国Vibe Coding（氛围编程）独角兽Replit即将完成一笔新的融资交易，计划筹集大约4亿美元（约合人民币27.87亿元）的资金，其投后估值或将达到约90亿美元（约合人民币627.15亿元），大约是上轮融资时估值的3倍。 去年9月 ...

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