「100万字的年报，被塞进去，AI却好像金鱼一样7秒就忘，你还敢把董事会决策交给它」

‍昨天夜里，北京望京的一位券商，分析师把这话发到朋友圈，十分钟就收获了两百个怒赞

MITCSAIL的新论文，就像一闷棍，打在所有上下文窗口崇拜者的后脑勺上

他们给模型，一把Python刀，让它像实习生那样一边查资料一边写草稿，碰到长段就递归分割自身，再把自身叫回来接着操作

那结果如何，32K的短记忆硬是被拉到1M，成本反而降低了三成，准确率只降了1.8个点

上周上海寒潮，浦东图书馆里却挤满了穿羽绒服的程序员，他们围着一台笔记本，轮流敲代码，就只是为了重现这份递归魔法

有人把《民法典》全文放进里边，让模型查找居住权和抵押权冲突条款，十秒钟就给出17条引用，并且页码分毫不差

与此同时，杭州菜鸟仓库的算法，组把双十一48小时的物流日志输入到RLM中，以往得用6个小时排班的拣货路径，现在，18分钟就重新计算好了，节省出一辆9.6米厢货的油钱

深圳一位女网红更加厉害，她把近一年300个小时的直播弹幕，投喂给模型，让其找出黑粉话术的套路，两小时后得到一份高频词云，寒酸出现4372次，比第二名多了三倍，她直接把结果截图发到粉丝群里，3分钟内就有5万多的阅读量

有人担忧代码，写代码会不会失去控制，论文作者，AlexZhang把实验日志公开在GitHub上，最后一行写道，沙盒深度7层，自动熔断，0次越界

在昨晚11点，广州塔下的无人咖啡，亭被城管临时叫停，其缘由并非卫生，而是机器里运行的新对话，脚本运用了RLM，当顾客，随意问「广州1938年冬天冷吗」时，它把《广东省，志·气象志》第302页翻出来，补上一句「那年日军轰炸，市民躲防空洞，冷得咬嘴唇」，排队的人听完后静默，城管由于怕引起聚集，让老板先把机器关掉

在72小时内，国内四家顶尖云厂商悄悄上线了RLM体验入口，有人却嘲讽Recursive不过就是新包装的老算法罢了，它的价格表，是根据递归深度来计算费用的，每层0.004元，比传统长文本便宜一半

清晨两点，北京中关村一家，从事法律合规的创业公司还亮着灯，CEO连夜把合同审查系统接入RLM，2024全年证监会处罚书1.2G的文本被他一次性投喂进去，机器一边运行一边输出条款，早上，7点生成38页风险清单，他发朋友圈说道，「以后上市辅导，一个人带一台笔记本就行」

最忐忑的或许就是GPU经销商，上海徐家汇，有位渠道商在朋友圈抛售，「A10080G现货，48小时内猛降6000元，囤了200块，快快来抢购」

有人调侃道，大模型总算是从拼算力回归到拼智慧，就好像1998年那个冬天那般，马化腾在五层楼的出租屋里用56K猫上线，OICQ，当时压根，没人能预想它会改变社交

此刻，窗外零下6度，可是手机屏幕热得厉害，一条新推送弹了出来，某头部基金连夜设立了一个10亿元的RLM生态基金，专门投资那些能把长文本成本再降低一个量级的团队

你盯着那条信息，忽然，白天被300页PDF掌控的那种恐惧就涌上心头，手指不由自主地就点开了申请链接，心里就仅有一个念头让机器去做重复的事

把夜晚还给人类