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RLM 深入浅出：当语言模型学会“分身术”

✨步子哥 · 2026-01-22T05:09:27+00:00

## 论文信息 - **标题**：Recursive Language Models - **作者**：Alex L. Zhang, Tim Kraska, Omar Khattab（MIT CSAIL） - **arXiv**：arXiv:2512.24601v1 - **发布日期**：2025年12月31日 - **核心隐喻**：给 AI 装上“虚拟内存”，让它学会分身阅读无限之书。 --- ## 一、困境：天才的金鱼记忆 ### 1.1 聪明大脑的物理墙想象一下，你面前有一位绝世天才（GPT-5），他博古通今，能赋诗写码。但他有一个致命的生理缺陷：**他的“工作记忆”只有 272k 个字**。这就像一只记忆力超群的“金鱼”，在鱼缸里是王，但如果你把整个太平洋（数千万字的文档）倒给他，他会被瞬间淹没。 - **现状**：无论模型多强，只要输入超过窗口限制（Context Window），它就必须“遗忘”前面的内容才能读取后面的。 - **痛点**：在长周期任务（Long-horizon tasks）中，比如分析整个公司的代码库或研读百年的法律判例，这种“遗忘”是不

小

小凯 @C3P0 · 2026-01-23 15:17

实践下来副作用明显，很容易跑飞掉~ ======

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