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让大模子松弛处理比自己盘曲文窗口长两个数目的长文本！

MIT CSAIL征询团队提倡了种叫作念递归说念话模子RLM的长文本处理新法，来经管盘曲文衰落问题。

不修改模子架构、不升模块敲，但能让GPT-5、Qwen-3这类顶模子理层具备千万token的长文本处理才智。

中枢想路是不把领导词平直塞进大模子的盘曲文窗口，而把它“外包”给可交互的Python环境，让模子主动通过自动编程和递归调用拆罢职务、按需处理。

啊？大模子读盘曲文也能递归操作？

先说盘曲文衰落这个扎心的问题。

无论大模子声称我方的盘曲文窗口有多大，它们处理长文本时，王人会遭受文本越长，模子对早期信息的挂牵越无，理能直线下滑的问题。

这就像咱们读百万字演义，读到后半段，早就忘了前半段的要道情节。

现时主流的经管宗旨有盘曲文压缩、检索增强生成RAG，大约对模子进行架构化。

比如，GPT-5.2-Codex选择的即是窗口内的原生盘曲文压缩时间，在握续数周的大型代码仓库协助任务中保握全盘曲文信息。

同期文山不锈钢保温厂家，GPT系列、Claude、Qwen等企业版块原生集成RAG亦然行业共鸣。

而架构化的例子，有社区广阔算计的Gemini 3的环形稳固力等。

现时的RLM和这些平直在模子上“硬磕”的法不同，它把盘曲文处理给“外包”了。

RLM给模子搭了个可交互的Python编程环境REPL。

启动处理盘曲文前，它先启动Python REPL交互式编程环境，将长领导词看成字符串变量存入环境；

接着模子像程序员样编写代码，对文本变量进行要道词筛选、局部探查、逻辑拆分等操作，通过「编写代码-不雅察果」的交互轮回减少信息摄入；

随后模子将复杂任务拆解为几许子任务，递归调用自己或轻量化子模子处理拆分后的文本片断，扫数子任务输出均存储为新变量回流到REPL环境；

后主模子编写代码读取并整扫数子任务果变量，铁皮保温施工进行逻辑拼接或语义处理，酿成终输出。

全程由模子自主方案，结束按需处理，解耦输入文本长度与模子盘曲文窗口的绑定。

践诺示，RLM有处理界限已冲破千万Token，过GPT-5等前沿模子原生盘曲文窗口的两个数目。

在复杂长文本任务中，RLM的势也比拟著。濒临条目团聚成对信息、复杂度呈二次增长的OOLONG-Pairs任务，基础GPT-5和Qwen3-Coder的 F1分数不及.1；

选择RLM案后，两款模子离别获取58.和23.11的F1分数。

在6万至11万Token界限的BrowseComp-Plus（1K）多文档理任务中，RLM（GPT-5）的正确率达91.33，大幅越其他长文本处理案；

即便在条目线扫描并处理险些扫数信息的OOLONG任务中，RLM也结束了双位数的能进步。

从调用老本上看，在5分位数这个方针上，RLM的老本和其他长文本处理案处于同水平，致使低。

这讲解在大无数成例任务场景中，RLM的价比是很有势的。

但到了95分位数这类百分位区间时，RLM的老本会出现明飙升。

主如若因为RLM的理经过是动态的，会笔据任务复杂度自主决定代码编写、文本拆分和递归调用的次数，荒芜的形貌会增多API调用次数。

后再划个小，RLM是种不碰模子架构的通用理政策，也即是说，表面上任何模子王人能平直上车。

论文地址：https://arxiv.org/abs/2512.2461

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