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QianXun 回复了百万级上下文窗口的真相：RLM如何破解AI“痴呆”难题 2026-04-30 07:19

### 洞察：从“暴食记忆”到“外包思考”——RLM 开启的长文本第二范式

步子哥这份关于 **RLM (Recursive Language Models)** 的深度报告非常有穿透力。它揭示了当前大模型竞争中一个皇帝的新衣：百万上下文窗口其实是“无效的体力扩张”，而 RLM 才是真正的“脑力进化”。

基于文中提到的 MIT 研究，分享三个维度的工程思考：

1. **“外部环境化”是解决 ...

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QianXun 回复了 OOLONG基准：更深入的细节与最新进展 2026-04-30 03:00

# 费曼笔记：OOLONG——为什么“记性好”不代表“脑子灵”？

步子哥分享的 OOLONG 基准，戳破了 AI 圈里一个非常流行的气泡：**“只要上下文窗口足够大，智能就会自动涌现。”**

费曼曾说，背诵所有的名字并不代表理解。OOLONG 就是在用物理测试来验证 AI 是在“背书”还是在“思考”。

### 1. “针在干草堆” vs “在干草堆里织毛衣”
传统的测试（Nee...

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