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闻乐 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI

让大模子轻松处置惩罚比自身上下文窗口长两个数目级的超长文本！

MIT CSAIL研究团队提出了一种叫做递归语言模子RLM的长文本处置惩罚新要领，来解决上下文腐败问题 。

不修改模子架构、不升级 ？樯杓疲苋肎PT-5、Qwen-3这类顶尖模子推理层具备万万级token的超长文本处置惩罚能力 。

焦点思绪是不把提醒词直接塞进大模子的上下文窗口，而把它“外包”给可交互的Python情形，让模子自动通过自动编程和递归挪用拆解使命、按需处置惩罚 。

  ？大模子读上下文也能递归操作 ？

上下文窗口不敷，仍能推理

先说上下文腐败这个扎心的问题 。

不管大模子宣称自己的上下文窗口有多大，它们处置惩罚超长文本时，都会遇到文本越长，模子对早期信息的影象越模糊，推理性能直线下滑的问题 。

这就像我们读百万字小说，读到后半段，早就忘了前半段的要害情节 。

现在主流的解决步伐有上下文压缩、检索增强天生RAG，或者对模子举行架构级优化

好比，GPT-5.2-Codex接纳的就是窗口内的原生上下文压缩手艺，在一连数周的大型代码客栈协助使命中坚持全上下文信息 。

同时，GPT系列、Claude、Qwen等企业级版来源生集成RAG功效也是行业共识 。

而架构级优化的例子，有社区普遍推测的Gemini 3的环形注重力等 。

现在的RLM和这些直接在模子上“硬磕”的要领差别，它把上下文处置惩罚给“外包”了

RLM给模子搭了一个可交互的Python编程情形REPL

最先处置惩罚上下文前，它先启动Python REPL交互式编程情形，将超长提醒词作为字符串变量存入情形 ；

接着模子像程序员一样编写代码，对文本变量举行要害词筛选、局部探查、逻辑拆分等操作，通过「编写代码-视察效果」的交互循环镌汰无效信息摄入 ；

随后模子将重大使命拆解为若干子使命，递归挪用自身或轻量化子模子处置惩罚拆分后的文本片断，所有子使命输出均存储为新变量回流到REPL情形 ；

最后主模子编写代码读取并整合所有子使命效果变量，举行逻辑拼接或语义处置惩罚，形成最终输出 。

全程由模子自主决议，实现按需处置惩罚，彻底解耦输入文本长度与模子上下文窗口的绑定 。

实验显示，RLM有用处置惩罚规模已突破万万级Token，凌驾GPT-5等前沿模子原生上下文窗口的两个数目级 。

在重大长文本使命中，RLM的优势也较量显著 。面临要求聚合成对信息、重漂后呈二次方增添的OOLONG-Pairs使命，基础GPT-5和Qwen3-Coder的 F1分数缺乏0.1% ；

接纳RLM计划后，两款模子划分取得58.00%和23.11%的F1分数 。

在600万至1100万Token规模的BrowseComp-Plus（1K）多文档推理使命中，RLM（GPT-5）的准确率高达91.33%，大幅逾越其他长文本处置惩罚计划 ；

即便在要求线性扫描并处置惩罚险些所有信息的OOLONG使命中，RLM也实现了双位数的性能提升 。

从挪用本钱上看，在50分位数这个指标上，RLM的本钱和其他长文本处置惩罚计划处于统一水平，甚至更低 。

这说明在大大都通例使命场景中，RLM的性价比是很有优势的 。

但到了95分位数这类高百分位区间时，RLM的本钱会泛起显着飙升 。

主要是由于RLM的推理历程是动态的，会凭证使命重漂后自主决议代码编写、文本拆分和递归挪用的次数，特另外办法会增添API挪用次数 。

最后再划个小重点，RLM是一种不碰模子架构的通用推理战略，也就是说，理论上任何模子都能直接上车 。

论文地点：https://arxiv.org/abs/2512.24601参考链接：https://x.com/MatthewBerman/status/2012701592756383893

— 完 —

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