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研究人员提出，训练框架（训练装置）应承载用于泛化的归纳偏差，并证明训练RLMs在扩展性和泛化到更困难任务方面远优于普通Transformer。
一条推文强调了通过hillclimb（爬山算法）RLMs来激励启动代码块的潜力，并引用了一种新的去中心化语言模型（DeLM）方法，其中多个智能体通过共享上下文进行异步协调。
HALO利用RLM通过分析执行轨迹并建议改进来优化AI智能体集群，在Terminal-Bench和AppWorld等多个基准测试上实现了10%以上的提升。