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RLM 一周年：GPT-5-mini 长上下文成绩翻倍且更省钱
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AI 综述
RLM（递归语言模型）发布已满一周年。这一推理策略让 LLM 把超长 prompt 分解，并在 REPL 环境中递归交互，从而突破固定上下文窗口的限制。据 2026 年 10 月 16 日的报道，在 OOLONG 基准上，基于 GPT-5-mini 的 RLM 处理 132k token 序列时，成绩比完整版 GPT-5 高出超过 110%，平均查询成本也更低。报道未给出该基准测试的具体设置与成本数字。
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报道时间线
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10月16日
- AGI HuntRLM 发布一周年：递归语言模型让 GPT-5-mini 长上下文成绩翻倍且更省钱
RLM（递归语言模型）发布一周年，这一推理策略让 LLM 把超长 prompt 分解并在 REPL 环境中递归交互，突破固定上下文窗口限制。在 OOLONG 基准上，基于 GPT-5-mini 的 RLM 处理 132k token 序列比完整 GPT-5 高出超 110%，平均查询成本更低。
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