猫眼影戏
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张娅遂
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猫眼影戏记者 范琼丹 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3
作为大模子从业者或研究员的你，是否也曾为一个模子的 “长文本能力” 而兴奋，却在现实应用中发明它并没有想象中那么智能？
你或许率也遇到过以下逆境之一：
虚伪的昌盛： 模子在 “大海捞针” (Needle-in-a-Haystack) 测试中轻松取得高分，营造了一种长文本能力已经解决的 “虚伪昌盛”。但一旦使命从简朴的信息定位，升级为需要串联疏散证据、整合全局信息的多跳推理 (multi-hop reasoning) 时，模子的体现便会急转直下，难以构建起完整的逻辑链条，袒露出其在深度明确上的真实短板。
训练的恶梦： 长文本、多使命的训练数据就像一个因素重大的 “大杂烩”，其多源、多域的特征，让标准的 RL 算法严重 “水土不平”。你全心设计的奖励函数（Reward Function）很可能由于数据漫衍的强烈转变而爆发误差，导致模子性能不升反降。最终，监控图上那强烈震荡的奖励和熵（Entropy）曲线，无情地宣告着训练历程的 “翻车” 与瓦解。
窗口的天花板： 纵然上下文窗口被扩展到 256K，1M 甚至更长，它也终究是一个有限的 “物理内存”。然而，现实天下的知识流 —— 剖析整个代码客栈、研读一份完整的年度财报、或是精读一部专业巨著 —— 其信息量容易就能突破这个上限。这使得模子在处置惩罚这些 “超框”（Out-of-Window）使命时，不得不依赖分块处置惩罚等妥协计划，最终导致要害全局信息的丧失和端到端推理能力的降级。
若是这些场景让你倍感熟悉，那么问题很可能不在于你不敷起劲，而在于业界缺少一套完整、端到端的长文本推理后训练 “配方”（Post-training Recipe）。
针对这一系列挑战，通义文档智能团队正式推出QwenLong-L1.5—— 一个基于 Qwen3-30B-A3B 打造的长文本推理专家。我们的焦点孝顺，正是提供了这套缺失的 “配方”，它系统性地统一了：
可扩展的高质量数据合成管线为长文本定制的强化学习要领突破物理窗口的智能体架构
这套组合拳，旨在一次性解决从 “学欠好” 到 “用不了” 的全链路难题。
手艺报告： https://huggingface.co/papers/2512.12967GitHub 客栈： https://github.com/Tongyi-Zhiwen/Qwen-Doc
深入拆解：我们的三大「法宝」
要让模子真正掌握长文本推理，零敲碎打的优化是远远不敷的。我们提出了一套系统性的 “组合拳”，包括三大焦点法宝，从基础上重塑模子的学习与思索方法。
法宝一：高质量 “精神食粮” —— 多跳推理数据合成流水线
模子的 “食粮” 决议了它的 “智商”。若是只给模子投喂简朴的 “大海捞针” 式使命，就犹如只让学生做单选题，却期望他能写出长篇叙述文。
为了教会模子真正的 “思索”，我们打造了一条新颖的数据合成流水线。其焦点头脑是 “先拆解，后组合”，专造需要 “多跳溯源 (multi-hop grounding) 和全局推理” 的难题。这就像用乐高积木拼城堡：我们先把一本巨著拆解成一个个知识 “积木”（原子事实），再凭证重大的 “图纸”（如知识图谱、多文档表格），把这些漫衍在差别章节的积木拼成一个雄伟的 “城堡”（重大问题）。
这条流水线由三大 “出题引擎” 驱动，能程序化地天生无限无尽的高质量挑战：
知识图谱指导 (KG-Guided)： 自动挖掘文档间的深层逻辑链，天生环环相扣的多跳推理题，强制模子举行跨段落、跨文档的关联思索？缥牡当砀褚 (Cross-document Table Engine)： 从多个非结构化文档中自动抽取出数据，整合成统一的结构化表格，据今天生需要聚合、统计与重大盘算的数值推理题。多智能体自我进化 (MASE)： 设计一个由 “出题者”、“解题者”、“磨练者” 组成的多智能体框架，基于无标签文档自动合成通用长文本使命，通过 “出题 - 解题 - 磨练” 的循环，连系历史合成使命提升使命难度和广度。
法宝二：稳固高效的 RL 优化战略
强化学习（RL）是提升模子推理能力的要害，但在长文本、多使命场景下，标准的 RL 要领碰面临两大严肃挑战，极易导致训练瓦解。
第一个挑战源于数据漫衍的异构性。我们的长文本训练数据来自代码、学术文献、财报等多个领域，使命类型也涵盖了问答、盘算、剖析等。这种重大性导致在训练的每个批次（mini-batch）内，数据漫衍都会爆发强烈偏移（distributional drift）。
这种偏移会严重滋扰奖励信号（reward）的稳固性，并对优势函数（advantage function）的预计引入重大噪声，使得梯度更新偏向变得极不可靠。为解决此问题，我们接纳了双重战略：
使命平衡采样（Task-balanced Sampling）： 在构建每个训练批次时，强制从差别的使命类型（如多跳推理、数值盘算、对话影象等）中匀称抽取样本，从源头上包管了批次内数据漫衍的相对平衡。
使命专属优势预计（Task-specific Advantage Estimation）： 在盘算优势函数时，我们不再对整个批次的奖励举行标准化，而是在每个使命类型内部自力举行。这能有用隔离差别使命间迥异的奖励漫衍（如 0/1 的希罕奖励与 0-1 的麋集奖励），从而为每个使命提供更准确、更稳固的优势信号。
第二个挑战是长文本推理中的信用分派难题（Credit Assignment Problem）。在天生式使命中，一个最终过失的谜底（negative response）往往包括了大宗完全准确的中心推理办法。古板的 RL 算法通过一个简单的负向奖励来处分整个序列，这种 “一刀切” 的做法会过失地处分那些准确的、具有探索价值的办法，不但压制了模子的探索能力，甚至可能导致 “熵坍塌”（entropy collapse）和训练早停。
为此，我们提出了自顺应熵控制战略优化（Adaptive Entropy-Controlled Policy Optimization, AEPO）算法。AEPO 的焦点是一种基于模子自身不确定性（以战略熵权衡）的动态梯度屏障机制：
当模子在高不确定性（高熵）状态下天生了过失谜底时，AEPO 会自动屏障（mask）其负向梯度。这；ち四Ｗ拥奶剿餍孕形，阻止因处分不可熟的实验而损失学习潜力。
反之，当模子在高置信度（低熵）状态下依然出错时，负向梯度会被正常施加，以坚决纠正这些高置信度的过失。
通过这种动态的、智能的梯度控制，AEPO 将模子战略的熵稳固在一个康健的区间，完善平衡了探索与使用，从基础上解决了长文本 RL 中的不稳固性问题。
法宝三：突破极限的 “外置大脑”—— 影象治理框架
256K 的上下文窗口，实质上是一种有限的 “短期影象”。扑面临浩如烟海的真实天下知识流时，我们需要的不是一个更大的窗口，而是一个全新的事情模式。
为此，我们为模子设计了一套影象治理框架 (Memory Management Framework)，这相当于给了它一个可无限扩展的 “智能条记本”。在阅读超长文档时，模子不再试图将所有内容硬塞进 “短期影象”，而是学会了边读边记要点（迭代式影象更新），形成结构化的影象，并在需要时高效检索和使用这些 “条记”。
但这并非一个伶仃的工具。通过巧妙的多阶段融合 RL 训练 (multi-stage fusion RL training)，我们将这种 “条记能力” 与模子与生俱来的 “过目成诵”（窗口内推理）能力无缝地融合在了一起。最终获得的，是一个统一的模子 —— 一个既能 “深思” 又能 “博览” 的万能选手，真正突破了物理窗口的约束。
效果展示
性能周全奔腾，30B moe 模子实现媲美顶级旗舰的效果！
QwenLong-L1.5 在多个权威长文本推理基准上取得了令人瞩目的效果，其体现可以总结为：
整体性能奔腾： 相比基线模子 Qwen3-30B-A3B-Thinking，QwenLong-L1.5 的平均分暴涨 9.9 分！这证实晰我们全套后训练 “配方” 的重大乐成。比肩顶级旗舰： 在多个权威长文本榜单上，我们的 30B-A3B 模子取得了与 GPT-5、Gemini-2.5-Pro 等业界顶级闭源模子相媲美的性能，展现了极强的竞争力。精准的能力跃升： 更值得注重的是，我们的性能提升精准地体现在了最能磨练深度推理能力的重大使命上。在需要多跳推理和全局信息整合的 MRCR、CorpusQA 和 LongBench-V2 等基准上，我们划分取得了+31.72、+9.69 和 +6.16 的性能增添！
这并非巧合，而是精准地验证了我们 “高质量精神食粮”（可编程数据合成）的有用性 —— 我们专门为模子打造了什么样的难题，它就在解决这些难题上获得了最强的能力！
意外之喜：通用能力不降反升！
训练 “专才” 是否会牺牲 “通才” 能力？这是大模子微调中常见的 “跷跷板” 难题。
我们的谜底是：不但不会，反而会相互增进！
实验效果显示，经由长文本强化训练后，QwenLong-L1.5 不但没有泛起 “偏科” 或 “遗忘”，反而在一系列通用能力上也获得了显著提升：
在数学推理 (AIME25) 使命上体现更优；在智能体影象 (BFCL) 使命中展现出更强的状态追踪能力；在长对话 (LongMemEval) 场景下，影象和明确能力大幅增强。
这有力地证实晰，提升长程信息整合能力，是一种基础性的 “认知升级”，其收益会辐射到模子的各项焦点能力之中。
挑战极限：征服 1M~4M Token 超长文本！
当使命长度远超物理上下文窗口时，模子真正的扩展能力才得以体现。
借助我们的 “外置大脑”（影象治理框架），QwenLong-L1.5 在处置惩罚百万、甚至四百万级别的超长使命时，展现出了卓越的性能。
效果显示，QwenLong-L1.5 在这些极限挑战中，性能远超同类智能体要领，充分验证了我们框架强盛的可扩展性。这批注，我们不但提升了模子在窗口内的能力，更付与了它突破物理窗口限制、处置惩罚无限信息流的重大潜力。
总结
总结：我们提出的 QwenLong-L1.5 及其背后的 “数据合成 + RL 优化 + 影象治理” 三位一体的后训练框架，为解决大模子长文本推理难题提供了一条经由验证的、可复现的路径。
开源呼吁：我们相信开放与共享的实力。相关手艺细节已在论文中宣布，代码也在 https://github.com/Tongyi-Zhiwen/Qwen-Doc 开源＝哟魅讼略厥褂谩⒔涣魈教，配合推动长文本手艺的生长！
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一、欠信用卡没还，我国《民法典》以及《刑法》都是怎么划定的。
1、第一百九十六条 【信用卡诈骗罪】有下列情形之一，举行信用卡诈骗活动，数额较大的，处五年以下有期徒刑或者拘役，并处二万元以上二十万元以下罚金；数额重大或者有其他严重情节的，处五年以上十年以下有期徒刑，并处五万元以上五十万元以下罚金；数额特殊重大或者有其他特殊严重情节的，处十年以上有期徒刑或者无期徒刑，并处五万元以上五十万元以下罚金或者没收工业：
（一）使用伪造的信用卡，或者使用以虚伪的身份证实骗领的信用卡的；
（二）使用作废的信用卡的；
（三）冒用他人信用卡的；
（四）恶意透支的。
前款所称恶意透支，是指持卡人以不法占有为目的，凌驾划定限额或者划定限期透支，并且经发卡银行催收后仍不送还的行为。
《******、最高人民审查院关于办理波折信用卡治理刑事案件详细应用执法若干问题的诠释》
第六条 持卡人以不法占有为目的，凌驾划定限额或者划定限期透支，并且经发卡银行两次催收后凌驾3个月仍不送还的，应当认定为刑法第一百九十六条划定的“恶意透支”。
信用卡欠款凌驾三个月未还，就会被视为恶意透支，银行即可以启动司法诉讼程序。我国刑规则定信用卡透支50000元以上，欠款长达个3月以上，并经银行3次以上催缴拒不送还的，司法机关将接纳响应步伐(50000元以下刑事拘留)。
凭证《关于修改〈关于办理波折信用卡治理刑事案件详细应用执法若干问题的诠释〉的决议》》划定，恶意透支数额在五万元以上不满五十万元的，认定为 “数额较大”;数额在五十万元以上不满五百万元的，认定为 “数额重大”;数额在五百万元以上的，认定为 “数额特殊重大”。
2、《民法典》第六百七十五条??乞贷人应当凭证约定的限期返还乞贷。对乞贷限期没有约定或者约定不明确，依据本法第五百一十条的划定仍不可确定的，乞贷人可以随时返还;贷款人可以催告乞贷人在合理限期内返还。
二、欠信用卡还不上的执法效果都有哪些
1、高额利息和滞纳金
《中国人民银行关于信用卡营业有关事项的通知》(下简称《通知》)，明确了对信用卡透支利率实验上限和下限治理，透支利率上限为日利率万分之五，透支利率下限为日利率万分之五的0.7倍;以及作废信用卡滞纳金，并划定发卡机构向持卡人提供凌驾授信额度用卡效劳的，不得收取超限费。发卡机构对向持卡人收取的违约金和年费、取现手续费、钱币兑换费等效劳用度，不得计收利息。不过，央行仍给银行机构留出了自主权空间。好比，就信用透支利率，凭证《通知》，发卡机构要自主确定信用卡透支的计结息方法，以及对信用卡溢缴款是否计付利息及其利率标准。而作废滞纳金后，发卡机构还要与持卡人通过协议约定是否收取违约金，以及相关收取方法和标准。
2、小我私家信用污点
想必相关于还不上钱，小我私家信用纪录更为主要。首先，会在人民银行征信中心爆发不良信用纪录，严重影响5年内银行的购房、购车、贷款、信用卡爆发重大影响，难以审批。其次，逾期时间越长，银行将其转让给收款公司举行收款，情形越严重，金额越多，执法审讯就越严重。若是最后被执行酿成“老赖”那么除了名下工业被冻结、影响出行外，甚至影响你的下一代！
三、若是你真的欠了那么多钱该怎么办？
1、直接致电银行信用卡****，申请延期还款，一样平常情形下银行都会赞成，不过在延期还款时可能会支出一定的用度。
2、银行有专门为用户提供了分期还款或者最低还款额。一样平常凭证自己的月收入选择分期期数。使用最低还款额时一样平常只还本期账单的10%，虽然降低了还款额度，可是本期消耗的所有额度都会从乞贷日最先计息，这种还款方法支出的利息较量多，用户要审慎使用，阻止支出较多的利息。
3、银行的目的也是为了让你还款，催收是肯定阻止不了的了，若是真的被起诉了，记着一定不要容易修改****，首先要在银行眼前批注态度，自己并不是不还钱，而是确实没有能力还钱经济方面出了状态，只管和银行协商还款，批注自己的处境，看能否减免一部分利息。
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