【新智元导读】大模型再强，也躲不过上下文限制的「蕉绿」！MIT等团队推出的一套组合拳——TIM和TIMRUN，轻松突破token天花板，让8b小模型也能实现大杀四方。
这一过程，就如同编码任务中人类大脑的一样，我们会「选择性记忆」，在进行下一任务前，只保留关键信息，其余清空才能专心搞定当前任务。
同时，Thread-2还采用了一个固定大小的子任务「堆栈」结构来执行剪枝，即动态清理无关子任务，只保留关键信息，让内存占用大幅降低。
相比起传统的AI智能体工作流，TIMRUN可以将多跳工具的使用，作为一种无缝的、端到端的大语言模型API调用来处理，无需依赖任何智能体框架或复杂提示词。
TIM仅需一条简洁的系统提示词和关于工具的基本信息，包括工具描述、输入参数和输出格式，便可对训练期间未曾遇到的新任务，表现出良好的泛化能力。
要回答这里的问题，模型需要对输入进行分解，并使用工具从互联网筛选和检索相关信息；有时，还需深入探究特定网页的细节，并依据给定条件对发现进行验证。
在没有任何智能体设计的情况下，TIM-8b的表现便已经优于具备浏览功能的GPT-4o，而Tim-large更是取得了与构建在Deepseek R1上的ReACT智能体相媲美的性能。
这些发现印证了研究人员的假设：一个能通过递归分解子任务和剪枝其工作记忆来自主管理上下文的模型，其性能可以匹及采用更复杂实现的智能体。
他于2022年获得麻省理工学院电子工程与计算机科学（EECS）博士学位，师从James Glass教授。并在此前获得清华大学工学学士学位，师从刘知远教授。
罗鸿胤的研究方向包括构建高效、透明、具备复杂推理能力的语言模型，以及支持智能体长期推理和工具调用的基础设施。
其中，全新推理框架突破了语言模型在传统上下文长度上的限制，显著提升了长周期智能体的吞吐量与推理效果，并大幅降低了上下文工程的开发和运行成本。
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📸 张坚志记者 翟玲 摄
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📸 林惠安记者 廉志红 摄
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