嗨，朋友们！有没有想过，只用一部手机就能学Python编程，而且还是免费的？今天我就来给大家扒一扒那些好用的手机python编程免费软件，分享我的亲身经验，帮你轻松入门编程世界。别担心，内容绝对口语化，像聊天一样，咱们一起看看怎么用手机搞定编程！

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。 不管大模型宣称自己的上下文窗口有多大，它们处理超长文本时，都会遇到文本越长，模型对早期信息的记忆越模糊，推理性能直线下滑的问题。

有许多方式为本项目提交贡献. 你可以从这儿开始. 当前资源的遵循的协议是CC0. ps: 本列表翻译自awesome-python-in-education,翻译的内容更新到此次提交，之后将定期与原项目同步 Awesome-XXX 是GitHub上知名的一组项目，其主页：Awesome 清单 近期我在关注编程在教育中的 ...

神策数据（Sensors Data），隶属于神策网络科技（北京）有限公司，是一家专业的大数据分析服务公司，大数据分析行业开拓者，为客户提供深度用户行为分析平台、以及专业的咨询服务和行业解决方案，致力于帮助客户实现数据驱动。神策数据立足大数据及用户 ...

让大模型轻松处理比自身上下文窗口长两个数量级的超长文本！ MIT CSAIL研究团队提出了一种叫做递归语言模型RLM的长文本处理新方法，来解决上下文腐烂问题。 不修改模型架构、不升级模块设计，但能让GPT-5、Qwen-3这类顶尖模型推理层具备千万级token的超长文本 ...

推理模型这就过时了？ 当中的扛把子GPT-5被一篇博士生论文打了个措手不及，上下文窗口被甩出两个数量级。 而且新方法面对长文本时的“上下文腐烂”现象也大幅减少，关键是成本还更便宜。 这就是MIT最新论文当中提出的“套娃模型”新范式，被预言将成为 ...

什么意思呢？目前LLM的工作方式是把所有内容塞进一个巨大的上下文窗口，但文档越长，模型越容易“前言不搭后语”。 而在RLM中，当模型启动时，会进入一个类似 Python 的 REPL 编程环境，将超长提示词视为外部环境的一部分，并且允许 LLM 程序化地检查、分解 ...