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。
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。
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 ...
MongoDB一共从2个方面提供监控，全量和增量，分为2个端口。全量部分的监控是从2.4.1版本才开放的，增量部分监控从1.0.0就开放了。 注意：通过sentinel接口的相应修改都不会持久化，也就是说通过sentinel接口修改的变量在MongoShake发生重启后都会清空，需要重新配置。
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【成功上岸！将自己花2万多买的Python教程，整整300集，免费分享给大家~拿走不谢！学不会退出IT界！】3.1程序的描述方式 轻知识 2022年7月20日 1.4万观看 06:20 Angular7：使用ngFor渲染一个列表 轻知识 2023年8月8日 1274观看 ...
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日本数据科学家推出“零错误”编程语言 Sui，声称让大模型写代码 ...
在大模型生成代码仍饱受语法错误、命名混乱和上下文依赖困扰的当下，日本数据科学家本田崇人（Takato Honda）带来了一套激进的解决方案:一门名为 (粋)的全新编程语言。其名称取自日本传统美学“粋”——意为极致精炼、剔除冗余——而语言本身也贯彻了这一哲学:，目标是让大语言模型(LLM)在生成代码时实现“100% 准确率”。 Sui ...
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日本数据科学家本田崇人推新编程语言Sui，为AI编程探索“极致精炼 ...
在人工智能生成代码仍面临语法错误、命名混乱和上下文依赖等难题的背景下，日本数据科学家本田崇人推出了一款名为（粋）的全新编程语言。其名称源自日本传统美学中的“粋”，象征极致精炼与去冗存精，而语言本身的设计也严格遵循这一理念：通过结构化设计消除语法错误、以数字编号替代变量名、确保每行代码独立运行，旨在让大语言模型（LLM）生成代码时达到“零错误率”的目标。
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