本文探讨了语言模型“束具”（harness）在组合泛化中的关键作用。通过递归语言模型（RLM）设计，将复杂任务分解为局部分布内的子调用，训练短任务可泛化至8-32倍长任务，并跨领域迁移。相比直接训练Transformer，RLM显著提升泛化能力，表明束具可编码高层归纳偏置，降低数据成本，是提升扩展回报的核心。