随着大模型开始被用于长时程任务，比如深度研究、代码仓库理解、跨文档信息整合，模型一次性需要面对的输入，已经不再是几十万 token，而是数千万甚至上亿 token。

新年伊始，MIT CSAIL 的一纸论文在学术圈引发了不小的讨论。Alex L． Zhang 、 Tim Kraska 与 Omar Khattab 三位研究者在 arXiv 上发布了一篇题为《Recursive Language ...

早在 2025 年 10 月，Zhang 和他的导师 Omar Khattab 就在博客上公开了初步想法，引发了一些关注。如今这篇正式论文带来了更系统的实验和更扎实的数据，论证了通过让语言模型把长文本当作“外部环境中的变量”来处理，可以让模型有效处理超出其上下文窗口 2 个数量级的输入。