Academia is for Ambition — Alex Zhang, MIT
MIT 的 Alex Zhang 在 Latent Space 访谈中提出，博士生应利用研究自由，探索工业实验室较少投入的大胆方向。他以 Recursive Language Models（RLMs）解释如何通过上下文卸载、代码执行和递归子智能体调用，让高层求解策略迁移到不同任务及更长任务。访谈还讨论了 AI 生成 GPU 内核的验证问题，以及专家知识如何减少智能体系统中的暴力搜索。
MIT 的 Alex Zhang 在 Latent Space 访谈中提出，博士生应利用研究自由，探索工业实验室较少投入的大胆方向。他以 Recursive Language Models（RLMs）解释如何通过上下文卸载、代码执行和递归子智能体调用，让高层求解策略迁移到不同任务及更长任务。访谈还讨论了 AI 生成 GPU 内核的验证问题，以及专家知识如何减少智能体系统中的暴力搜索。