MIT 研究员做客 Latent Space：递归语言模型与万级 Agent 实验的启示
niloofar_mire · x · 2026-11-03
Latent Space 播客发布与 MIT 的 Alex Zhang 的对谈，主题是递归语言模型（RLM）。
要点：
- 他认为 Claude Code、Codex、Pi 这类编码 agent 本质上大同小异；RLM 的核心是用代码、上下文卸载（context offloading）和递归子 agent 来跨任务泛化。
- 分享了 OpenAI 一个 10000 agent、产出 130B token 的实验，讨论其对语言模型未来的启示；并提出「一个专家有时能替代万亿 token 的暴力搜索」的观点。
- 还谈到「$40M AI 问题求解器」案例，以及学术界最大的优势是能做古怪而有野心的研究押注。
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