RNN中的时间步长确实对模型性能有影响。时间步长指的是在一个序列中每个时间点上进行的RNN更新的次数。较长的时间步长可以更好地捕捉长期依赖关系，但也会增加计算成本。较短的时间步长可能无法捕捉到长期依赖关系，但计算成本较低。

  较短的时间步长可能导致模型难以处理长期依赖关系。假设我们正在进行机器翻译任务，在一个句子中，第一个单词可能对应着句子末尾的某个单词。在较短的时间步长下，模型可能无法在当前时间步骤捕捉到这个长期依赖关系，从而导致翻译错误。

  然而，较长的时间步长也有一些问题。当时间步长较长时，模型需要对较早的输入进行长时间的记忆，这可能导致梯度消失或梯度爆炸的问题。梯度消失指的是梯度在反向传播过程中逐渐减小到接近零，导致模型无法有效更新参数。梯度爆炸指的是梯度在反向传播过程中逐渐增大到极大值，导致数值计算不稳定。

  通过合理选择时间步长，可以在捕捉长期依赖关系和控制计算成本之间找到平衡点。通常，可以通过调整模型的超参数、使用递归网络结构的变体（如长短期记忆网络或门控循环单元）或使用其他技术来解决梯度消失和梯度爆炸的问题。

  需要注意的是，时间步长的选择也与具体任务相关。对于有长期依赖关系的任务，较长的时间步长可能更合适，而对于一些需要较低计算成本的任务，较短的时间步长可能更合适。因此，在使用RNN时，需要根据任务的要求和计算资源的限制来选择合适的时间步长。