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猫眼影戏记者 何涛 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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