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研究者提出强化学习长对话推理方法StateTree
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AI 综述
2026年10月1日，研究者在arXiv发布关于StateTree的研究成果。StateTree是一种旨在提升大语言模型长对话推理能力的强化学习方法，其核心在于引入树结构路径追踪辅助任务。相关报道指出，该模型仅在10K-token的上下文中进行训练，便可泛化至128K tokens的场景，同时具备了跨会话检索与时间推理的能力。
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最新进展10月1日 12:00
研究者提出强化学习方法StateTree，仅需10K训练即可泛化至128K长对话推理。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月1日
- arXiv 自然语言处理StateTree：通过强化学习提升长对话推理能力
StateTree 是一种通过树结构路径追踪辅助任务提升大语言模型长对话推理能力的强化学习方法。模型仅在 10K-token 上下文训练即可泛化至 128K tokens，具备跨会话检索与时间推理能力。
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