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MIT RLM颠覆长文本,让大模型“翻书”不“背书”! @王兴波(Ra·Zero) 大模型行业长期陷入 “上下文窗口扩容” 的内卷困局,窗口从 8000 Token 飙升至百万 Token 级别,但实际应用中却面临回答含糊、性能下滑、成本攀升、“失忆跑偏” 等核心痛点。 MIT 与 Prime Intellect 提出的递归语言模型(RLM) 另辟蹊径,跳出 “堆窗口、堆参数” 的传统思路,颠覆模型处理海量文本的底层逻辑。RLM 不要求模型一次性 “吞掉” 所有文本,而是将文本转化为可探索的外部 “工作区”,主模型如同人类查阅资料般按需检索、提取关键信息,还能调用小型模型处理细分任务,通过 “导航信息” 替代 “记忆信息”,彻底打破输入规模的瓶颈。 实验数据验证了 RLM 的显著优势:在 LongBench V2 代码问答、ULong Pairs 成对聚合等复杂任务中,RLM 框架下的 GPT-5 准确率大幅提升,成本反而低于传统全量输入模式;Prime Intellect 基于 RLM 打造的 RLMNV 系统,通过分工明确的架构设计(主模型决策、小模型执行脏活)、批量处理技术,进一步实现效率与可控性的平衡。尽管 RLM 目前存在递归深度有限、未实现并行操作等局限,但其核心思路为大模型突破上下文困境提供了全新方向 —— 未来的竞争焦点将从 “窗口大小” 转向 “信息导航能力”。#人工智能产业链联盟 #人工智能 #编程 #大模型 #科技
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