MIT 研究员 Alex Zhang 做客 Latent Space：递归语言模型与万级 Agent 实验的启示

MIT 研究员 Alex Zhang 在 Latent Space 播客中介绍递归语言模型（RLM），强调以代码、上下文卸载和递归子 agent 实现跨任务泛化。他分享了 OpenAI 以 10000 agent 产出 130B token 的实验，并讨论“专家有时能替代万亿 token 的暴力搜索”及“$40M AI 问题求解器”案例。