介绍一篇这两天超级热门的论文：递归语言模型。

最近，大模型圈最热的话题莫过于“长上下文窗口”了。各家厂商卷完参数卷上下文，动辄百万、千万Token的窗口似乎已经成了标配。但窗口大了，模型真的就能“看”得更远、记得更牢吗？一份来自麻省理工学院（MIT）的新研究可能会给我们泼一盆冷水，并指明一条全新的、更高效的“无限上下文”之路。

来自MIT CSAIL的研究者们发现，即使是像GPT-5这样的前沿模型，在处理超长文本时，性能也会不可避免地“腐烂”（context rot）。为了解决这个问题，他们提出了一种名为**递归语言模型（Recursive Language Models, RLM）**的全新推理范式。简单来说，就是让大模型不再把长篇大论的输入硬塞进自己的“大脑”（神经网络），而是学会像程序员一样，在外部代码环境中通过写代码、调用工具的方式，去主动探索、分解和处理这些信息。

最令人兴奋的是，实验表明，RLM不仅能处理比模型自身上下文窗口大两个数量级的输入，而且在多个复杂长文本任务上，其性能甚至数倍于基础大模型，成本却相当甚至更低。

• 论文标题: Recursive Language Models
• 论文地址: https://arxiv.org/abs/2512.24601
• 作者机构: 麻省理工学院(MIT CSAIL)
• 代码仓库: https://github.com/alexzhang13/rlm

背景：长上下文的“虚假繁荣”

你是否遇到过这样的情况：给大模型喂了一整篇长达几百页的文档，然后问它一个藏在中间的细节问题，结果它却“视而不见”？这就是所谓的“大海捞针”（Needle-in-a-Haystack）测试。虽然很多模型宣称通过了这个测试，但研究者指出，这只是长上下文能力的冰山一角。

当任务变得更复杂，需要模型理解和整合分散在文本中各处的信息时，性能下降的问题就暴露无遗了。这背后是“上下文腐烂”的幽灵在作祟——输入越长，模型就越容易忘记开头或结尾的信息，注意力也会变得分散。

传统的方法，如RAG（检索增强生成）或者对文本进行滚动摘要，都存在局限性。RAG依赖检索质量，而摘要则是一种有损压缩，很可能在压缩过程中丢掉关键细节。RLM要做的，就是彻底改变这种被动的处理方式。

方法详解：当LLM学会了当“程序员”

RLM的核心思想非常巧妙：把长文本从模型的“内存”中解放出来，变成外部“硬盘”上的一个文件，然后教会模型如何像程序员一样去读写这个文件。

这个过程在一个Python REPL（Read-Eval-Print Loop，即交互式编程环境）中进行。

上图清晰地展示了RLM的工作流程：

1. 输入与环境初始化：当用户输入一个超长文本（Prompt）时，RLM不会直接处理它。而是在一个REPL环境中，将这个长文本加载成一个字符串变量，比如叫 context。
2. LLM生成代码：此时，**根模型（Root LM）**登场。它就像一个总指挥，它能看到 context 变量的一些元信息（比如长度），然后开始生成Python代码来探索这个变量。
3. 递归调用与分解：这是最关键的一步。根模型生成的代码中，可以调用一个特殊的函数 llm_query()。这个函数允许根模型将一个子问题和一个文本片段（比如 context 的前10000个字符）打包，发送给一个**子模型（sub-LM）**去处理。子模型完成任务后，将结果返回。这就是“递归”的含义——模型调用模型。
4. 迭代与聚合：根模型拿到子模型的返回结果后，可以将其存入一个新变量，然后决定下一步行动。它可以继续探索 context 的其他部分，也可以对多个子模型返回的结果进行总结和推理。
5. 输出最终答案：当根模型认为所有信息都已集齐，足以回答用户的初始问题时，它便会输出最终答案。

整个过程，根模型就像一个聪明的程序员，它不断地查看数据（print(context[...])），利用工具（llm_query()），管理中间状态（各种变量），最终解决一个复杂的大问题。

上图为我们揭示了RLM在实际操作中的几种常用“招式”：

• (a) 代码过滤：根模型常常会生成正则表达式（regex）代码，从海量文本中快速筛选出含有“festival”或“La Union”等关键词的段落，极大地缩小了处理范围。
• (b) 递归分解：面对一个超长文件，RLM会像处理流水线任务一样，按行或按段落切分，然后把每个小片段交给子模型去处理。
• © 结果拼接：在需要生成很长答案的任务中，RLM会让不同的子模型分头生成答案的不同部分，最后再由根模型将它们“缝合”在一起，从而突破了单个模型输出长度的限制。

实验与结果：性能与成本的双重胜利

RLM的效果究竟如何？一句话：非常惊艳。

从上图可以看到，在三个复杂度递增的任务上，随着输入文本长度从几千Token增长到几十万Token，标准GPT-5的性能出现了断崖式下跌。而RLM（蓝色虚线）则稳如泰山，即使在输入远超模型上下文窗口的情况下，依然保持着极高的准确率。

上表提供了更详细的量化数据。在最具挑战性的几个任务上：

• 在OOLONG-Pairs任务中，它要求模型理解并匹配文本中的成对关系，复杂度极高。RLM(GPT-5)的得分高达 58.00，而基础GPT-5仅有 0.04分，性能提升超过1000倍！
• 在BrowseComp+ (1K) 任务中，输入文本量在600万到1100万Token之间。基础模型直接“爆缸”，而RLM(GPT-5)取得了 91.33 的高分，远超其他方法。更关键的是，它的平均API成本仅为 $0.99，甚至低于某些表现更差的方案。

这些数据有力地证明了，RLM不仅在“效果”上取得了突破，更在“效率”和“成本”上展现出巨大潜力。它用一种更聪明的方式解决了问题，而不是依赖无限堆砌硬件资源。

写在最后

RLM的提出，为我们思考大模型的能力边界提供了一个全新的视角。它不再将模型视为一个封闭的、被动接收信息的“黑箱”，而是将其转变为一个能够主动与外部世界交互、利用代码工具来增强自身能力的“智能体”。

与其折腾注意力，不如教会大模型像程序员一样，用代码递归拆解和处理海量数据。

如何学习大模型 AI ？

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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