Одним из трендов в этом году в ИИ станут рекурсивные языковые модели - RLM
Представьте, вы даёте ИИ не 1–2 миллиона символов текста как сейчас в популярных чат-ботах, а 10 млн, 100 млн токенов. И ИИ не просто читает это всё подряд и теряет нить на середине, а сам решает, как с этим работать.
Это и есть RLM, идея об этом вышла из MIT в конце 2025 года. Они опубликовали статью на arXiv, а в 2026-м это уже называют одной из главных парадигм года для серьёзных агентов ИИ.
Так один из сотрудников Google взял эту идею и красиво реализовал её в открытом фреймворке Google ADK.
Оригинал от MIT.
Это уже работает на практике и даёт огромный скачок для задач, где нужно по-настоящему глубоко разбираться в больших объёмах информации: анализ документов, исследования, аудит кода, юридические/медицинские архивы и т.д.
Представьте, вы даёте ИИ не 1–2 миллиона символов текста как сейчас в популярных чат-ботах, а 10 млн, 100 млн токенов. И ИИ не просто читает это всё подряд и теряет нить на середине, а сам решает, как с этим работать.
Это и есть RLM, идея об этом вышла из MIT в конце 2025 года. Они опубликовали статью на arXiv, а в 2026-м это уже называют одной из главных парадигм года для серьёзных агентов ИИ.
Так один из сотрудников Google взял эту идею и красиво реализовал её в открытом фреймворке Google ADK.
Оригинал от MIT.
Это уже работает на практике и даёт огромный скачок для задач, где нужно по-настоящему глубоко разбираться в больших объёмах информации: анализ документов, исследования, аудит кода, юридические/медицинские архивы и т.д.