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袁仁武
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猫眼影戏记者 比尔·理查森 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3
新年伊始，MIT CSAIL 的一纸论文在学术圈引发了不小的讨论 。Alex L． Zhang 、 Tim Kraska 与 Omar Khattab 三位研究者在 arXiv 上宣布了一篇题为《Recursive Language Models》的论文，提出了所谓“递归语言模子”（Recursive Language Models，简称 RLM）的推理战略 。
图丨相关论文（泉源：arXiv）
早在 2025 年 10 月，Zhang 和他的导师 Omar Khattab 就在博客上果真了起源想法，引发了一些关注 。现在这篇正式论文带来了更系统的实验和更扎实的数据，论证了通过让语言模子把长文本看成“外部情形中的变量”来处置惩罚，可以让模子有用处置惩罚凌驾其上下文窗口 2 个数目级的输入 。
Zhang 在推文中写道：“正如 2025 年是从语言模子到推理模子的转换之年，我们以为 2026 年将是递归语言模子的时代 。”他还特殊提到，RLM 是他们对推理时算力扩展（inference-time scaling）的“bitter lesson 式”解法，即与其全心设计重大的人工规则，不如让系统自己去学、去算 。RLM 的设计哲学与此一脉相承，它不试图从模子架构层面“修复”长文本处置惩罚的问题，而是提供一套通用的推理时框架，让模子自己决议怎样与超长输入交互 。
已往两年，险些所有主流大模子都在竞相扩展上下文窗口 。Gemini 把窗口拉到了百万级别，GPT 系列一连加码，Llama 更是喊出了万万 token 的口号 。外貌上看，这是一场“谁更能装”的军备竞赛 。但问题在于，上下文窗口变大并不料味着模子就真的能把所有内容都“读进去、记得住” 。
2025 年年中，向量数据库公司 Chroma 宣布了一份手艺报告，正式为这种征象命名，“context rot”（上下文腐败） 。Chroma 的研究团队测试了包括 GPT-4.1 、 Claude 4 、 Gemini 2.5 、 Qwen3 在内的 18 款主流模子，发明即即是在最简朴的“大海捞针”（Needle in a Haystack，NIAH）使命上，模子的准确率也会随着输入长度的增添而显著下降 。
更值得注重的是，当使命自己变得重大，好比需要语义推理而非简朴的字面匹配，性能下滑会来得更早、更险要 。所谓百万 token 的上下文窗口，现实有用使用的可能只有一小部分 。
（泉源：Chroma Research）
针对长上下文的解决计划现在业界已经生长出几种主流战略 。最常见的是“上下文压缩”（context condensation），也就是当上下文凌驾一定长度时，让模子先对前面的内容做摘要，再继续处置惩罚新内容 。这种要领简朴直接，但摘要自己是有损的，早期泛起的细节可能在压缩历程中丧失 。
另一种盛行计划是检索增强天生（Retrieval-Augmented Generation，RAG），先把长文档切块存入向量数据库，凭证问题检索相关片断再喂给模子 。这阻止了让模子一次性吞下整篇长文，但效果高度依赖检索质量，关于需要综合全文信息的问题往往力有未逮 。
尚有一类是递归使命剖析框架，允许模子把重大使命拆解成子使命再递归挪用 。但这些要领的配合局限在于：它们要么损失约息，要么无法真正突破模子自己的上下文窗口限制 。
RLM 的焦点思绪在于换了一个角度来思索问题 。与其绞尽脑汁让 Transformer 直接消化长文本，不如把长文本“外包”到一个自力的运行情形中，让模子通过编程的方法按需会见 。详细来说，RLM 会启动一个 Python 的 REPL（Read-Eval-Print Loop，读取-求值-打印循环）情形，把用户的长文本作为一个字符串变量存进去 。
然后模子不再直接阅读全文，而是编写代码来“窥探”这个变量，打印一小段看看、用正则表达式搜索要害词、按章节拆分等等 。更要害的是，模子还可以在代码里挪用另一个语言模子来处置惩罚子使命，并把效果存回变量中 。整个历程是迭代式的：模子执行一段代码，视察输出，决议下一步怎么做，直到最终拼集出谜底 。
图丨递归语言模子将提醒视为情形的一部分（泉源：arXiv）
这种设计的灵感据称来自“外存算法”（out-of-core algorithms） 。在古板盘算机科学中，当数据量凌驾内存容量时，系统会把数据保存硬盘上，通过全心设计的调理战略往返读取需要的部分 。RLM 实质上是在给语言模子搭建一个类似的“内存治理层” 。对外部用户而言，RLM 的接口与通俗语言模子完全一样：输入一个字符串，输出一个字符串 。但内部的处置惩罚方法已经差别 。
论文中的实验设计了 4 组差别重漂后的使命 。S-NIAH 是最简朴的大海捞针使命，谜底牢靠，不随输入长度转变 。OOLONG 要求模子对输入中的每一行举行语义分类并汇总，处置惩罚量与输入长度成正比 。OOLONG-Pairs 更极端，要求找出知足特定条件的所有“用户对”，处置惩罚重漂后与输入长度的平方成正比 Ｉ杏幸蛔 BrowseComp-Plus，给模子 1,000 篇文档（总计约 600-1,100 万 token），要求回覆需要跨文档推理的问题 。
实验效果显示，裸跑 GPT-5 的体现随着输入长度和使命重漂后的增添而急剧下滑 。在 OOLONG-Pairs 上，GPT-5 和 Qwen3-Coder 的 F1 分数都不到 0.1% 。但套上 RLM 框架之后，GPT-5 的 F1 分数跃升至 58%，Qwen3-Coder 也抵达了约 23% 。
在 BrowseComp-Plus 的千文档场景下，RLM（GPT-5）取得了 91.33% 的准确率，而上下文压缩计划只有约 70%，检索工具署理是 51% 。研究者还强调，RLM 的本钱并不比直接挪用基础模子贵几多，在某些使命上甚至更自制，由于模子可以选择性地只审查需要的片断，而非一股脑把所有内容都送进 Transformer 。
（泉源：arXiv）
虽然，任何新要领都有其适用界线 。论文坦承，当输入较短、使命较简朴时，直接使用基础模子可能比 RLM 更高效 。事实 RLM 需要多次与情形交互，开销不可忽视 。目今实现使用同步的、壅闭式子模子挪用，端到端延迟较高，研究者以为通过异程序用和并行化尚有优化空间 。
别的，论文中的系统提醒词是牢靠的，并未针对差别使命调优 。另一个值得关注的问题是，让模子在 REPL 情形中自主编写和执行代码，在清静隔离和行为可展望性方面带来了新的工程挑战 。
论文作者在文末提到，未来可能会泛起专门针对 RLM 范式举行训练的模子，就像今天有专门针对推理使命训练的模子一样 。他们以为 RLM 的轨迹自己可以被视为一种推理形式，理论上可以通过强化学习或蒸馏来优化 。这个偏向是否能走通，还需要更多后续事情来验证 。
参考资料：
1.https://arxiv.org/pdf/2512.24601
2.https://research.trychroma.com/context-rot
3.https://x.com/a1zhang/status/2007198916073136152
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