MIT 团队提出“递归语言模型”（RLM），通过让 AI 写代码检索资料和递归调用自身，成功解决了长文档“上下文腐化”问题。该方法不仅能处理千万级 token 的超长文本，还能在降低成本的同时显著提升推理准确率，预示着 AI 进化将从“堆参数”转向“深度思考”。

曾经的“王牌”计算机科学专业，现在可能要给AI让位了！麻省理工学院（MIT）新设的“人工智能与决策”专业，竟然一举成为第二受欢迎的本科专业，这无疑是给全球学子和教育界发出了一个明确信号：AI已成为新的“顶流”，未来人才的培养模式正在经历一场大洗牌。

麻省理工学院的一项突破性研究显示，大型语言模型（LLM）已能在模拟环境中自主操控宇宙飞船，其中开源Llama模型以0%失败率优于ChatGPT，验证了AI在复杂太空任务中的高效与可靠性。这项进展预示着AI将是未来管理大规模卫星群、实现深空探测的关键，并可能重塑太空探索的范式和地缘政治竞争的性质，甚至为人类的火星殖民梦想提供新的可行路径。

麻省理工学院推出的SEAL框架，让语言模型能够通过自主生成数据和自我纠正，实现持续学习和能力提升，突破了传统AI模型的静态局限。这项技术不仅能显著降低对大规模人工标注数据的依赖，提高AI的适应性和鲁棒性，也引发了关于AI可解释性、控制与伦理责任等深层社会影响的思考。