在人工智能日新月异的时代，如何让大模型更高效地处理长文本成为了研究者们关注的焦点。最近，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（MIT CSAIL）提出了一种革命性的递归语言模型（Recursive Language Model，RLM），旨在解决大模型在处理超长文本时所面临的上下文腐烂问题。这项研究的核心理念是：不对模型的架构进行改动，依然能够让像GPT-5和Qwen-3这样的顶尖模型处理多达千 ...