Recurrent-LLM

让AI写小说不再断片，无限长度连贯输出

Recurrent-LLM 是论文 RecurrentGPT 的开源实现，旨在解决大语言模型在生成长文本时上下文窗口受限、容易遗忘前文的问题。它通过模拟人类写作时的‘记忆’与‘计划’机制，将文本生成过程分解为短期记忆（当前段落）、长期记忆（摘要存储）和写作计划（大纲）三个部分，使模型能够持续生成任意长度的连贯内容。项目提供了一套完整的 Python 实现，包含核心算法、示例脚本和配置，用户可基于此构建自己的长文本生成应用。核心能力包括：基于循环机制的无限长度文本生成、动态更新记忆与计划、以及支持多种下游任务（如小说续写、剧本创作）。该项目适合对长文本生成技术感兴趣的开发者、研究者和创作者，帮助他们突破现有模型的长度限制，实现更自然、更连贯的AI写作。