With countless applications and a combination of approachability and power, Python is one of the most popular programming ...
在 600 万至 1100 万 Token 规模的 BrowseComp-Plus(1K)多文档推理任务中,RLM(GPT-5)的正确率高达 91.33%,大幅超越其他长文本处理方案; ...
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。 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。