Kısıtlamalar, daha güçlü yapay zeka sistemlerini açabilir mi? Araştırmacılar, mevcut modellerin daha uzun ve daha karmaşık iş akışlarını yönetmesini sağlayan yeni bir kısıtlama geliştirdi. Özyinelemeli Dil Modeli (RLM), büyük dosyaları ve veri kümelerini ana modelin bağlamının dışına tutar. Model, ilgili parçaları seçmek, her birini ayrı bir model isteği üzerinden göndermek ve sonuçları birleştirmek için kod kullanır. Bu, dosyaların, araç çıktılarının ve sonuçların tek bir bağlamda biriktiği normal oturumlardan farklıdır. Bağlam büyüdükçe modeller ana detayları kaybetmeye başlayabilir. Bu yapının öğrenmeyi de iyileştirdiğini test etmek için araştırmacılar, Qwen3-30B’yi yalnızca kısa görevler kullanarak sabit bir RLM kısıtlaması içinde RL ile eğitti ve ardından 8–32 kat daha uzun görevlerde değerlendirdi. Daha uzun değerlendirmelerde, RLM ile eğitilen model önemli bir ilerleme gösterdi, aynı modelin kısıtlama olmadan eğitilmesi genellikle az ilerleme gösterdi. Başka deneylerde, benzer temel adımları gerektiren yeni alanlarda da aynı stratejileri uyguladı.