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斯坦福大学与麻省理工学院联合研发的新型人工智能推理框架ReCAP，在长文本上下文任务处理中展现出卓越性能，相较主流ReAct框架性能提升达112.5%。该框架采用创新的递归树结构，结合目标保持机制、上下文连贯性优化与成本控制策略三大核心机制，有效缓解了大型语言模型在复杂任务中常见的目标漂移、上下文断裂及计算成本过高等问题，显著提升了AI推理的稳定性与效率。

斯坦福大学与麻省理工学院的研究团队联合开发了一种新型人工智能推理框架ReCAP，旨在解决大型语言模型在处理长上下文任务时面临的目标漂移、上下文断裂和高计算成本等问题。该框架采用创新的递归树结构，并融合三大核心机制，在复杂任务执行中显著提升了推理效率与准确性。实验结果显示，ReCAP相较于当前主流框架ReAct，性能提升达112.5%，在长上下文理解与多步骤推理任务中表现卓越，为AI推理技术的发展提供了新的方向。