swyx 转发 MIT 张安琪谈递归语言模型

递归语言模型：Claude Code、智能体集群、大型研究赌注，以及那个价值4000万美元的AI问题解决者 https://t.co/VceYUKpcTo MIT的@a1zhang解释了为什么Claude Code、Codex和Pi本质上是一样的，RLM如何利用代码、上下文卸载和递归子智能体来泛化到不同任务，为什么一位专家有时能取代万亿token的暴力搜索，OpenAI那个10,000个智能体、130B输出token的实验揭示了语言模型的未来走向，以及为什么学术界最大的优势在于拥有自由去下那些古怪而雄心勃勃的研究赌注。

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Recursive Language Models: Claude Code, Agent Swarms, Big Research Bets, & the $40M AI Problem Solver https://t.co/VceYUKpcTo MIT’s @a1zhang explains why Claude Code, Codex, and Pi are basically the same, how RLMs use code, context offloading, and recursive subagents to generalize across tasks, why one expert can sometimes replace a trillion-token brute-force search, what OpenAI’s 10,000-agent, 130B-output-token experiment reveals about the future of language models, and why academia’s biggest advantage is the freedom to take weird, ambitious research bets.