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。

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 ...

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 ...

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。

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 ...

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。

09:40 [oeasy]python002你好世界 编辑py文件 vi编辑器 大小写敏感 repl 运行py程... - 1 轻知识 2022年9月23日 1034观看 第4/10集 · 04:24 【PowerPoint 零基础教程：做出高逼格的ppt】更改图形选项 大学课程 2022年10月13日 7664观看 04:07 【谷歌：python速成课程】 4.11列表理解 轻知识 ...

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