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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、不升级模块设计 ，但能让GPT-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。
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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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