Исследователи из Массачусетского технологического института только что решили проблему «контекстн... скачать в хорошем качестве

Исследователи из Массачусетского технологического института только что решили проблему «контекстн...

⚡Создайте своё агентство ИИ и получите первого клиента⚡ https://www.skool.com/chase-ai 🔥 Бесплатное сообщество Skool с более чем 100 шаблонами! 🔥 https://www.skool.com/chase-ai-community 💻 Нужна индивидуальная работа? Запишитесь на консультацию 💻 https://chaseai.io 📜Статья MIT📜 https://arxiv.org/abs/2512.24601 Исследователи MIT представили рекурсивные языковые модели (RLM), новый подход к обработке огромных наборов данных, которые значительно превышают ограничения контекстного окна существующих LLM. Вместо прямой передачи документов в модель, RLM хранят данные в среде Python и позволяют LLM программно исследовать их, написав код и запустив вызовы дочерних LLM для обработки фрагментов. В ходе тестирования RLM успешно обрабатывали входные данные объемом до 10 миллионов токенов — примерно в 40 раз больше, чем контекстное окно GPT-5 в 272 000 токенов — при этом сохраняя высокую производительность и сопоставимые или более низкие затраты. В статье показаны значительные улучшения по сравнению с базовыми моделями в задачах, требующих обработки плотной информации: GPT-5 показал результаты, близкие к нулю, в сложных задачах перекрестной ссылки, в то время как RLM достигли 58%. ⏰ВРЕМЕННЫЕ МЕТКИ: 0:00 - Введение 1:00 - Результаты исследования 5:15 - Объяснение RLM 13:19 - Наблюдения в исследовании РЕСУРСЫ ИЗ ЭТОГО ВИДЕО: ➡️ Узнайте больше об агентах ИИ: https://www.skool.com/chase-ai ➡️ Мой веб-сайт: https://www.chaseai.io ➡️ Исследование Chroma: https://research.trychroma.com/contex... #ai #mit #contextrot