RLM 递归语言模型发布：GPT-5-mini 长上下文答题数超 GPT-5 两倍

RLM（Recursive Language Model）论文正式发布并开源代码，这是一种新推理策略：语言模型可在 REPL 环境中将输入上下文视为外部数据进行编程操纵，并对其选定部分递归调用自己或其他 LLM，从而突破常规上下文限制。在 OOLONG 长上下文基准测试中，GPT-5-mini 借助 RLM 答对题目数量超过 GPT-5 的两倍，显示出递归调用策略处理超长上下文的显著优势。

2026-09-20 ~ 2026-09-20 · 2 条相关

• RLM 递归语言模型:让 LM 在 REPL 中递归调用自己处理超长上下文 — gordic_aleksa · 2026-09-20
• RLM 论文发布:GPT-5-mini 在 OOLONG 上答对数超 GPT-5 两倍 — gordic_aleksa · 2026-09-20