Hedera has launched a Python SDK for its Agent Kit, expanding access to blockchain-enabled AI development and complementing ...

Microsoft has launched its Model Context Protocol (MCP) for Azure Functions, ensuring secure, standardized workflows for AI ...

比如，GPT-5.2-Codex采用的就是窗口内的原生上下文压缩技术，在持续数周的大型代码仓库协助任务中保持全上下文信息。 在复杂长文本任务中，RLM的优势也比较显著。面对要求聚合成对信息、复杂度呈二次方增长的OOLONG-Pairs任务，基础GPT ...

Societe Generale-Forge said its EUR CoinVertible stablecoin is the first MiCA-compliant digital asset that is “natively compatible” with SWIFT’s interoperability capabilities. During a Cointelegraph ...

在人工智能领域，长文本处理一直是一个棘手的问题。近期，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（MIT CSAIL）提出了一种革命性的解决方案——递归语言模型（RLM），该方法能够使大模型在不改变其架构的情况下，处理超长文本，达到千万级token的处理能力。这一研究成果为GPT-5、Qwen-3等顶尖AI模型的推理能力注入了新的活力，开启了长文本处理的新篇章。

Cristiano Ventricelli from Moody’s Digital Assets says stablecoins are gaining global traction, but widespread adoption for everyday payments will take time as regulation, infrastructure and trust ...

在AI领域，处理超长文本的挑战一直是一个备受关注的问题。麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（MIT CSAIL）近期提出了一种名为递归语言模型（RLM）的新方法，能够在不改变现有大模型架构的情况下，显著提升其处理超长文本的能力。这一突破性研究为像GPT-5和Qwen-3这样的顶尖AI模型打开了新的大门，使其能够处理超过千万级的上下文，远超其原生上下文窗口的限制。

MIT CSAIL 研究团队提出了一种叫做 递归语言模型 RLM 的长文本处理新方法，来解决上下文腐烂问题。 核心思路是不把提示词直接塞进大模型的上下文窗口，而把它“外包”给可交互的 Python 环境，让模型主动通过自动编程和递归调用拆解任务、按需处理。

在真实工程项目中，不使用 LangChain、LangGraph、CrewAI 等框架，纯用 Python + LLM API 手动实现 AI Agent 不仅完全可行，而且在许多场景下是更优选择。 Anthropic 官方明确建议开发者”从直接使用 ...

Forbes contributors publish independent expert analyses and insights. Data, Analytics and AI Strategy Advisor and Researcher This voice experience is generated by AI. Learn more. This voice experience ...

Going to the database repeatedly is slow and operations-heavy. Caching stores recent/frequent data in a faster layer (memory) ...