猫眼影戏
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刘洁
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猫眼影戏记者 杨振林 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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着实作为校长，我也一直把这所学校当成自己的孩子一样，期待她的康健期待她的生长。这些年来我一直坚持去对口的小学给家长们作，做效果好的学生家长的事情，我希望为三十五中学留住更多更好的学苗，希望以此提高学校的效果，也是想告诉这些家长们一个事实，不要迷信某些所谓的热门学校，三十五中学能够给予孩子们的不比任何一所所谓的热门学校差，在这里我们不但教会孩子知识，更教会他们熟悉这个天下，学会融入周边的生涯，我们要他们乐成成才，更要他们成人。我们给了他们效果，更给了他们生长。在这个历程中，可以说我们是弯下腰来在做这些家长事情，但我们也绝不跪求！勤学苗没有选择三十五中我们会惋惜，由于与一名学优生擦肩而过，但也许某一天他也会有懊恼，由于他或许会意识到自己与一所优质学校失之交臂。判断一所学校是否优质，不但仅看这所学校学生最终的效果，更主要看学生的生长，看他们什么样的效果出，还要看当初是什么样的效果入。虽然说一连几年的中考效果，让我，也让三十五中学有了些许的自豪感。但今天的三十五中学还远谈不上乐成，或许我们可以说三十五中学正在向着乐成的目的坚实前行。若是说教学效果只是三十五中学今是昨非的一个佐证的话，那么中山区优质窗口学校、大连市首批特色目录学校、辽宁省课改树模校等一个又一个丰富效果都在印证着我们的生长与前进。而这些成绩的取得都源于一个词，那就是“锲而不舍”。学校乐成靠的是这种，小我私家乐成也也离不开这种意志。一时的失败或是波折算不上什么，既然我们的'目的在天涯，我们留给天下的注定只能是背影。一其中考着实只能算是一次期中考试，到了高中还会有重新洗牌的时机。中考决议不了未来，人生的造化甚至不取决于三年后的高考 ？突仿〈笱Ы淌诶嫉 ？鲍什有一个“砖墙”理论。在被誉为“最后一课”的伟大讲演中，鲍什如是说道：“请记着，那些阻挡你的障碍肯定是有缘由的！这堵墙并不是为了阻止我们，而是要让我们有时机展现自己多想抵达目的。这堵墙是为了阻止那些缺少盼愿的人，也是为了阻止那些不敷热爱生涯的人。”以是我要说的是，在录取的那一天来临的时间，即便你没有如愿考上心目中的学校，也要背过身擦干泪水转过头微笑前行。乐成的路千条万条，三百六十行，行行都能出状元。一小我私家只要心存梦想，永不言弃就一定能能抵达乐成的彼岸。母 Ｅ卧改愠刹，怙恃盼愿你乐成，但你首先要成人！三十五中学校史馆、三十五中学历史影象墙永远都会为那些自强不息起劲斗争的学子们留白。面朝大海的三十五中学期待每位同砚，春暖花开，绽放异彩！更盼平安康健，快乐幸福！
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最后再次祝全体西席节日快乐!祝向导和同志们身体康健，事情顺遂，家庭幸福!
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