RLM sources

Voici les principales sources utilisées pour élaborer la synthèse sur l'approche RLM, classées par catégorie :

1. Recherche Académique (MIT CSAIL) C'est la source primaire décrivant la théorie et les résultats expérimentaux.

• Papier de Recherche (arXiv) :(https://arxiv.org/abs/2512.24601)
• Article de Blog des Auteurs :(https://alexzhang13.github.io/blog/2025/rlm/)
• Code Source Officiel (GitHub) : alexzhang13/rlm

2. Infrastructure et Implémentation Ces organisations travaillent sur l'industrialisation et le déploiement des RLM.

• Prime Intellect :(https://www.primeintellect.ai/blog/rlm)
• Détails : Analyse approfondie de leur infrastructure "RLMEnv" et de l'intégration dans leurs modèles INTELLECT.
• UBOS :(https://ubos.tech/news/recursive-language-models-rlms-advancing-long%E2%80%91context-ai-with-prime-intellects-rlmenv/)
• Détails : Présentation de solutions "low-code" pour déployer des agents RLM.

3. Analyses Techniques et Vulgarisation Articles tiers analysant l'impact et les performances de cette technologie.

• Introl :(https://introl.com/blog/recursive-language-models-rlm-context-management-2026)
• MarkTechPost :(https://www.marktechpost.com/2026/01/02/recursive-language-models-rlms-from-mits-blueprint-to-prime-intellects-rlmenv-for-long-horizon-llm-agents/)
• i-genie :(https://i-genie.co.uk/recursive-language-models-rlms-from-mits-blueprint-to-prime-intellects-rlmenv-for-long-horizon-llm-agents/)