Recursive Language Model abstraction
一种把长上下文当作程序变量来处理的设计方式——不整段塞给模型，而是切分、摘要后只传递需要的片段
简单来说
递归语言模型（Recursive Language Model, RLM）抽象是一种设计方式：不把冗长的对话记录或文档整段读给语言模型，而是像处理程序里的变量一样，把内容切分、摘要，只把需要的片段传给模型。
打个比方。桌上堆着一大摞文件。通常，每次都要有人从头到尾重新翻阅整摞文件。递归语言模型抽象则相当于雇了一位专门整理文件的助理。这位助理打开抽屉，只取出需要的那几页；如果需要，还会再叫来一个和自己工作方式一模一样的小助理，让对方去处理另一个抽屉，自己只拿回一份摘要。名字里的「递归」正是指同样的处理方式被反复应用到各个局部。
这种方式之所以重要，是因为对话或任务记录越长，每次都要重新通读全部内容就会变得越慢、越贵、也越容易出错。如果把上下文当作代码可以操作的变量，而不是一整块文本，就能过滤掉执行过程中产生的错误或多余记录，只把真正必要的部分交给模型。在长时间运行的编程智能体等任务中，这种设计上的差异会直接体现在实际表现的差距上。
在报道中是这样出现的
Prime Agent 技术报告说明，其持久化执行环境遵循递归语言模型（RLM）抽象，把上下文当作程序来处理，并在其上运行测试时计算。「递归」一词容易让人误以为模型在无限地自我复制，但实际上它指的是一种上下文处理方式：不整段读取冗长的历史记录，而是只挑选出需要的片段来使用。
亲手试一试
下次不要把整篇长文档或对话记录一次性粘贴进去，试着这样要求：
「不要一次性读完这段文字，先把它分成几部分分别做摘要，再把这些摘要综合起来给出答案。」
你可以借此体验聊天机器人把文本拆分处理、而不是整段处理的方式。