观点：递归比注意力更强，RLMs 易表达压缩
lateinteraction · x · 2026-08-16
针对 RLMs(递归语言模型)与注意力机制的关系提出观点：递归实际上比注意力更强大。直觉上，压缩类似于智能体的递归(RNNs)，而递归(RLMs)类似于智能体的注意力。递归通过压缩过去始终保持恒定大小的状态，而注意力则保留全部上下文表示并决定每步如何重新处理。RLMs 可以轻松表达压缩，但反向模拟需要强假设。
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