本文探讨了长上下文处理的挑战，提出了自反程序搜索框架（SRLM），通过不确定性自反增强编程交互。SRLM利用自一致性、推理轨迹长度和语言信心等信号评估上下文交互程序，实验表明SRLM在多种基准数据集上表现优于现有模型，提升达22%。研究发现，递归并非RLM性能的主要驱动因素，自反程序搜索在短长上下文中均表现出一致的优势。