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猫眼影戏记者 杨华 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 。尚有一组 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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