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李国振
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猫眼影戏记者 埃里克·兰德 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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