arXiv 提出 LongCapHarness 框架，免数据合成与后训练提升长上下文推理
原文标题：LongCapHarness: Capability-Guided Auto-Harnessing for Long-Context Reasoning
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论文提出 LongCapHarness 框架，通过递归自我改进迭代修订能力原语、状态与控制逻辑，在不做数据合成与 LLM 后训练的前提下激发模型长上下文推理能力。在 Llama3-8B 上应用并迁移至 Qwen2.5-3B，在 HELMET 与 RULER 基准上大幅超越数据合成基线，开发成本不足 NExtLong、PolicyLong 训练成本的一半。
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LongCapHarness 免数据合成与后训练，在 HELMET/RULER 超越数据合成基线，成本不足 NExtLong、PolicyLong 一半
- •方法核心是递归自我改进，迭代修订能力原语、状态与控制逻辑，全程不做数据合成、不做 LLM 后训练
- •在 Llama3-8B 上应用后迁移至 Qwen2.5-3B，验证跨模型可迁移性
- •在 HELMET 与 RULER 两个长上下文基准上大幅超越近期数据合成基线
- •估算开发成本低于 NExtLong 与 PolicyLong 训练成本的 50%
为什么重要：若结论成立，长上下文能力提升可从「堆数据+后训练」转向「激发潜在能力」，直接压低算力与数据成本，对资源有限的长上下文团队影响最大。
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