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Prime Intellect 推出 Prime Agent，这是一个完全开源、自我改进的编码工具（harness），围绕递归语言模型（RLM）和 Continual Harness 抽象构建，通过基于 REPL 的接口实现持久子智能体和动态工具。
这篇博客文章认为，语言模型中更好的泛化应来自'框架'（即接口程序），而非仅仅扩展训练数据。实验表明，递归语言模型框架能够实现远超基础Transformer的长度和领域泛化。
LangChain 宣布支持在 Deep Agents 中运行递归语言模型（RLM）工作流，并附带一个6分钟的讲解视频。
MIT 开源了 RLM（Recursive Language Models）推理库，通过让模型以编程方式递归调用自身来处理超长上下文，解决了传统模型上下文窗口有限的问题。
此次RLM arXiv论文更新增加了使用递归RLM调用的depth>1实验，在OOLONG-Pairs和其他基准测试中显示出显著的性能提升，同时还增加了与OpenCode和Claude Code的新比较、在MRCRv2上的额外训练结果，以及扩展的错误分析。