新年伊始，MIT CSAIL 的一纸论文在学术圈引发了不小的讨论。Alex L． Zhang 、 Tim Kraska 与 Omar Khattab 三位研究者在 arXiv 上发布了一篇题为《Recursive Language Models》的论文，提出了所谓“递归语言模型”（Recursive Language Models，简称 RLM）的推理策略。
2025年的最后一天， MIT CSAIL提交了一份具有分量的工作。当整个业界都在疯狂卷模型上下文窗口（Context Window），试图将窗口拉长到100万甚至1000万token时，这篇论文却冷静地指出了一个被忽视的真相：这就好比试图通过背诵整本百科全书来回答一个复杂问题，既昂贵又低效。
上个月我从旧金山去纽约参加了 AI Engineer Summit，这是 AI Engineering 里每年最值得关注的硬核会议，也是一年一度头部 AI 工程师们的“聚会”。 它采用邀请审核制
最近，来自Google Research、Google DeepMind和MIT的研究者们联合发表了一项重磅研究。结果显示：盲目增加智能体数量，在很多时候不仅没用，反而会让系统变笨、变慢、变贵。
在过去十年中，AI 的进步主要由两股紧密相关的力量推动：迅速增长的计算预算，以及算法创新。
在本周一举行的 Open Source Summit Japan 主题演讲中，Linux 基金会执行董事 Jim Zemlin 抛出了一个耐人寻味的判断： “AI 可能还谈不上全面泡沫化，但大模型或许已经开始泡沫化了。”
这项工作由伊利诺伊大学香槟分校 (UIUC)、哈佛大学、哥伦比亚大学和麻省理工学院 (MIT) 的合作完成 。
斯坦福和MIT的研究团队推出了一种新的AI智能体推理框架ReCAP，在长上下文任务中全面超越了现有的主流框架ReAct，性能提升显著。ReCAP通过独特的递归树结构和三大机制，解决了大语言模型在复杂任务中常见的目标漂移、上下文断层和成本爆炸等问题。
都在聊AI会取代谁，有人说是程序员，有人说是UI设计师和插画师。但MIT最近的一项重磅研究告诉我们：我们看到的只是「冰山一角」，广大白领才是最可能被取代的第一波人。
他是站在诺奖得主身侧的MIT天之骄子，用一篇完美契合时代痛点的AI论文愚弄了国会与顶级期刊，却最终败给了跨学科的常识。这不仅是一场关于数据造假的惊天丑闻，更是一次对学术圈盲目追逐风口、迷信权威与跨界盲区的残酷祛魅。当才华被野心吞噬，他编织的谎言虽然构建了一个严丝合缝的「完美世界」，却在现实的审视下瞬间化为泡影。
