斯坦福大学研究人员提出的递归语言模型（RLMs）实现了突破性的推理架构创新。该模型通过REPL环境将输入上下文分解为可交互变量，实现了对无限长上下文的递归处理。在OOLONG基准测试中，基于GPT-5-mini构建的RLMs模型...

三星蒙特利尔AI实验室最新研究《Less is More: Recursive Reasoning with Tiny Networks》提出突破性方法，通过递归架构使参数量极少的神经网络具备复杂推理能力。该研究在arXiv公开的论文（编号2510.04871）中展示...

GitHub项目Chain-of-Recursive-Thoughts提出了一种创新方法，通过让AI模型反复自我辩论来提升其思考深度。开发者PhialsBasement发现，这种方法虽然看似简单，但效果却出奇地好。该项目在Hacker News上引发了广泛讨论...

微软推出了一款名为Semantic Kernel (SK) 的轻量级SDK，可将人工智能大型语言模型（LLMs）与传统编程语言集成。这款创新型模型将自然语言语义功能、本地代码功能和基于嵌入式内存的功能融合在一起，以增强应用程序的...