MIT天才博士一毕业，火速加盟OpenAI前CTO初创！最近，肖光烜（Guangxuan Xiao）在社交媒体官宣，刚刚完成了MIT博士学位。下一步，他将加入Thinking Machines，专注于大模型预训练的工作。
过去一段时间，我们介绍了很多小白入门级的agent框架，也介绍了包括langchain在内的很多专业级agent搭建框架。
你有没有发现，你让AI读一篇长文章，结果它读着读着就忘了前面的内容？ 你让它处理一份超长的文档，结果它给出来的答案，牛头不对马嘴？ 这个现象，学术界有个专门的名词，叫做上下文腐化。 这也是目前AI的通病：大模型的记忆力太差了，文章越长，模型越傻！
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 Models》的论文，提出了所谓“递归语言模型”（Recursive Language Models，简称 RLM）的推理策略。
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 Window），试图将窗口拉长到100万甚至1000万token时，这篇论文却冷静地指出了一个被忽视的真相：这就好比试图通过背诵整本百科全书来回答一个复杂问题，既昂贵又低效。
上个月我从旧金山去纽约参加了 AI Engineer Summit，这是 AI Engineering 里每年最值得关注的硬核会议，也是一年一度头部 AI 工程师们的“聚会”。 它采用邀请审核制
最近，来自Google Research、Google DeepMind和MIT的研究者们联合发表了一项重磅研究。结果显示：盲目增加智能体数量，在很多时候不仅没用，反而会让系统变笨、变慢、变贵。
在过去十年中，AI 的进步主要由两股紧密相关的力量推动：迅速增长的计算预算，以及算法创新。
在本周一举行的 Open Source Summit Japan 主题演讲中，Linux 基金会执行董事 Jim Zemlin 抛出了一个耐人寻味的判断： “AI 可能还谈不上全面泡沫化，但大模型或许已经开始泡沫化了。”
这项工作由伊利诺伊大学香槟分校 (UIUC)、哈佛大学、哥伦比亚大学和麻省理工学院 (MIT) 的合作完成 。
