可训练智能体式上下文管理
原文标题：Trained Agentic Context Management
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论文提出不原生训练长上下文、也不设计复杂框架，而是让模型在极简工具框架上微调，仅用调用自身与读取上下文区间的两个工具。在 Qwen3.6-35B-A3B 上微调后，仅 8000 token 上下文即可在 OOLONG-synth 长文档任务上媲美 100 万 token 的 GPT-5.4。
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仅8000 token上下文微调Qwen3.6-35B-A3B，在OOLONG-synth上媲美100万token的GPT-5.4
- •不原生训练长上下文，也不设计复杂框架，只用两个工具：调用自身、读取上下文区间
- •在Qwen3.6-35B-A3B上用多样合成数据微调
- •仅8000 token上下文，在OOLONG-synth长文档任务上追平100万token的GPT-5.4
- •优势出现在文档长度超过40K token时
为什么重要：若成立，长上下文能力可被「工具式上下文管理」替代，大幅降低显存与推理成本，对做长文档Agent的团队是路线级信号。
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