23岁高中辍学生，凭什么进OpenAI做研究科学家，年薪70万美元！他的AI递归学习法和第一性原理求职法值得每个人学习 #openai #学习 #教育 #职场提效

就像 2025 年从语言模型切换到推理模型一样，我认为 2026 年将完全聚焦于切换到递归语言模型（RLMs）的过程。 事实证明，如果允许模型将自身的提示信息视为外部环境中的一个对象，由它们通过编写调用 LLMs 的代码来理解和操作这个对象，那么模型的功能将会强大得多！ 下载PDF：arxiv.org/pdf/2512.24601 #ai创造营##生活指南#

麻省理工学院研究人员提出递归语言模型，你将在2026年听到更多关于这方面的消息。 为什么这很重要？如果 LLMs 可以处理比上下文窗口长100倍的输入，会怎么样？ 上下文长度是一个硬性限制。 你可以通过架构上的改动来扩展它，但总会有极限。大多数方法都试图在有限的空间内塞进更多内容，或者压缩那些塞不进去的部分。 这项新研究采用了不同的方法。它不是对抗上下文限制，而是通过编程方式绕过它。 递归语言模型（RLMs）将长提示视为外部环境。该模型可以检查提示，将其分解成多个部分，并递归地调用自身处理这些片段。它是一种应用于上下文长度的推理时间缩放方法。 与其一次性强行处理所有信息，不如让模型策略性地划分信息，并通过多次递归调用进行处理。 结果令人印象深刻。RLMs能够成功处理超出模型上下文窗口两个数量级的输入。一个上下文为 8K 的模型可以有效地处理 80 万个词元。 但令人惊讶的是：即使对于符合上下文的较短提示，RLMs 在四个不同的任务中也明显优于基础 LLMs和常见的长上下文支架。 这暗示了一些有趣的事情。 即使技术上可行，对整个输入进行顺序关注可能并非总是最佳策略。对于某些任务而言，程序化分解和递归处理或许才是更优的选择。 与其他长上下文方法相比，该方法每次查询的成本相当或更低。 上下文长度限制限制代理可以做的事情。处理整个代码库、长文档或扩展对话历史需要变通方法。RLMs 提供了一种通用的推理策略，将上下文限制转化为软约束而非硬约束[并不简单]#ai创造营##生活指南##科技先锋官#

如何看待马斯克AI预言？ 马斯克2026年最新访谈火遍全球，马斯克说2030年AI总智能超人类总和，2040年或有100亿台类人机器人，中国算力将领先。 AGI与AI上限：2026年实现AGI，2030年AI总智能超全人类总和；xAI推全国性AI教育，AI是"无限耐心教师"但难激发学习欲。 医疗与机器人：3年内Optimus机器人外科医生碾压顶尖人类，读医学院"无意义"；三重指数增长（AI能力、芯片、机电灵巧度）+经验共享驱动。 能源与算力：太阳能是唯一答案，未来货币=能源（瓦数）；太空数据中心是方向，能源决定算力上限。 经济与社会：10-20年后钱或"不重要"，推动全民高收入UHI；白领数字类工作先被AI替代，过渡期3-7年颠簸。 中美AI竞争：中国算力将领先，电力、芯片代差缩小、执行力是三大优势。 机器人规模：2040年或有100亿台类人机器人，可递归制造。 AI安全：以真相、好奇、美为核心，避免矛盾指令致AI"发疯"。 #马斯克 #科普 #AI #科技#预言

这种指数级进步源于AI软件、专用芯片和机电系统三重能力的同步提升，同时机器人还将实现“制造机器人”的递归效应，进化速度远超预期。