长文本处理

研究人员提出自引导测试时训练方法，通过智能筛选关键证据片段进行参数微调，显著提升大模型在长文本任务中的推理准确率。

研究首次系统探索语言模型在百万令牌规模下的上下文检索能力，提出BlockSearch模型并通过注意力机制改进，在多项基准测试中媲美甚至超越传统检索方法。