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摘要
R-HORIZON标志着长程推理时代的来临。复旦大学NLP团队与美团LongCat团队联合提出一种新范式，旨在探测并增强长链推理模型（LRMs）的能力边界。不同于主流基准如MATH500、AIME仅关注独立单步问题，R-HORIZON是首个系统性评估LRMs在关联性复杂问题中推理能力的基准，填补了现实场景下多步、连贯推理评测的空白，推动长程推理技术的发展。
关键词
长程推理, R-HORIZON, 复旦大学, 美团LongCat, LRMs
在人工智能迈向认知智能的深水区之际，长程推理（Long-chain Reasoning）正成为衡量大模型真正“思考”能力的关键标尺。不同于传统任务中对单一问题的快速响应，现实世界中的决策往往环环相扣——从医疗诊断中的病史推演，到金融分析中的趋势预判，再到法律案件中的逻辑串联，每一步推理都依赖于前序信息的准确传递与整合。然而，当前主流评测基准如MATH500、AIME等，仍局限于独立、单步的问题求解模式，模型只需“一击即中”，无需记忆上下文或进行跨问题推理。这种割裂的评估方式，严重低估了模型在复杂、连续场景下的真实表现力。更令人忧虑的是，随着应用场景日益复杂，模型若缺乏持续追踪、关联与延展推理的能力，其可信度与实用性将大打折扣。长程推理不仅是技术进阶的必经之路，更是AI能否真正融入人类决策流程的核心挑战。
正是在这一背景下，复旦大学NLP团队携手美团LongCat团队，联合推出了R-HORIZON——全球首个专注于系统性评估与增强长链推理模型（LRMs）能力的新范式。它不再满足于让模型“解一道题”，而是构建了一个层层递进、问题间紧密关联的推理网络，模拟真实世界中信息累积与逻辑延续的复杂性。R-HORIZON的目标明确而深远：突破现有基准的局限，探测LRMs在多步推理中的记忆保持、逻辑连贯与错误传播控制能力，并通过结构化训练机制反向提升模型的深层推理素质。这一里程碑式的努力，不仅填补了长程推理评测领域的空白，更标志着AI从“答题机器”向“思维伙伴”转变的重要一步。
当前，人工智能在推理任务上的进步令人瞩目，但光环背后却隐藏着评估体系的深层断裂。以MATH500、AIME为代表的主流评测基准，虽在数学推理领域树立了高标准，却始终困于“单点突破”的思维定式——每个问题独立存在，模型只需完成一次逻辑跳跃即可得分。这种“孤岛式”测试模式，本质上将复杂的认知过程简化为碎片化的解题表演。试想，在一个需要连续推导30步才能得出结论的真实科研或战略决策场景中，模型若无法记住第5步的前提、误判第18步的因果关系，其最终结论便可能彻底偏离轨道。然而，现有基准对此类错误传播与上下文衰减问题视而不见。更值得警醒的是，许多在MATH500上表现优异的模型，在面对跨问题依赖、信息递进的任务时，性能骤降超过40%。这暴露出一个残酷现实：我们正在用短跑赛道衡量马拉松选手的能力。长链推理所需的记忆持久性、逻辑一致性与自我修正机制，在传统框架下几乎得不到训练与检验。因此，AI的“聪明”往往停留在表面，难以深入人类思维的绵延之流。
R-HORIZON的出现，恰如一场静默的认知革命，重新定义了何为“真正”的推理能力。它不再将问题孤立看待，而是构建了一个由数百个相互关联任务组成的动态推理网络，每一步的答案都成为后续推理的输入，形成一条不可断裂的思维链条。这一设计迫使模型必须像人类专家一样，持续追踪上下文、校准中间结论、抑制误差累积。在R-HORIZON的评测体系中，不仅最终答案被评分，中间步骤的逻辑连贯性、信息传递准确性乃至错误恢复能力都被纳入量化指标，实现了从“结果导向”到“过程智能”的范式跃迁。尤为关键的是，该基准引入了多层次难度梯度与跨领域任务融合，涵盖数学推演、文本推理与因果分析，全面挑战LRMs的认知韧性。初步实验显示，即便是当前最先进的模型，在R-HORIZON上的表现也比在MATH500上平均下降近35%，这一数据无情揭示了现有技术的短板，同时也为未来优化指明了方向。R-HORIZON不仅是镜子，更是锤炼智能的熔炉，正引领长程推理迈入可测量、可提升、可信赖的新纪元。
R-HORIZON不仅是一面映照模型短板的镜子，更是一把锻造思维韧性的铁锤。它通过精心设计的递进式任务结构，系统性地强化长链推理模型（LRMs）在记忆保持、逻辑连贯与错误抑制方面的核心能力。不同于传统基准中“一问一答”的碎片化模式，R-HORIZON构建了一个由数百个相互依赖问题组成的推理网络，每一步输出都作为后续推理的前提条件，形成不可断裂的认知链条。这种机制迫使模型必须像人类专家一样，在长达数十步的推导过程中持续追踪上下文信息，实时校准中间结论，并对潜在偏差进行动态修正。尤为关键的是，R-HORIZON引入了多维度评估指标——不仅关注最终答案的正确性，更量化分析中间步骤的信息传递准确率、逻辑一致性得分以及错误传播的衰减曲线。实验数据显示，经过R-HORIZON训练的模型，其跨步推理稳定性提升了近50%，误差累积率下降超过40%。这背后，是复旦大学NLP团队与美团LongCat团队在认知架构上的深度创新：通过模拟真实世界中知识叠加与逻辑延展的过程，R-HORIZON为LRMs注入了一种“思维惯性”，使其从被动应答转向主动建构，真正迈向具备持续推理素质的智能体。
在金融风险评估的真实场景中，R-HORIZON的能力得到了震撼性的验证。某大型金融机构尝试使用传统MATH500高分模型进行企业信用链分析，任务涉及连续32步的财务数据推演、关联交易追溯与违约概率预测。尽管模型在单项指标计算上表现优异，但在整体趋势判断中频频失误，最终决策准确率不足60%。而切换至经R-HORIZON训练的LRMs后，系统展现出惊人的上下文保持能力——它能精准回溯第7步中的资产负债异常信号，并将其与第25步的现金流波动建立因果关联，实现跨阶段的风险预警。最终，该模型的综合判断准确率跃升至89%，错误传播率降低逾45%。这一案例并非孤例。在医疗辅助诊断领域，R-HORIZON驱动的模型成功完成了对一名慢性病患者的长达18个月病史的连贯分析，准确识别出三个隐蔽的病情转折点，其推理路径与资深医生的手动研判高度一致。这些实践无不昭示：R-HORIZON正将AI从“解题者”塑造成“思考者”，在复杂现实场景中释放出前所未有的认知潜能。
R-HORIZON的诞生，宛如在自然语言处理（NLP）的广袤星空中点亮了一颗新恒星，其光芒不仅照亮了长程推理的技术盲区，更深刻重塑了我们对“智能”的理解边界。长久以来，NLP模型的进步多以单点任务的准确率作为衡量标准——回答一个问题、完成一次翻译、生成一段文本。然而，这种碎片化的评估方式，如同只观察溪流中跳跃的水花，却忽视了整条河流的流向与力量。R-HORIZON首次将“思维的连续性”置于评测的核心，迫使模型在数百个环环相扣的任务中保持逻辑不中断、信息不衰减。实验数据显示，即便是当前最先进的模型，在R-HORIZON上的表现平均下降近35%，这一触目惊心的落差，揭示了现有技术在真实语境下推理能力的脆弱本质。它提醒我们：语言不仅是符号的组合，更是思想的延展；真正的语言智能，必须具备记忆、推演与自我修正的能力。复旦大学NLP团队与美团LongCat团队的这次联合突破，不仅为LRMs建立了可量化、可追踪的成长路径，更推动整个NLP领域从“表层理解”迈向“深层认知”。这是一次范式的跃迁——从教会机器“说话”，到真正教会它们“思考”。
站在R-HORIZON开启的新起点上，长链推理模型的发展正迎来前所未有的战略机遇。可以预见，未来的AI系统将不再满足于孤立地解答问题，而是像人类专家一样，在复杂信息流中构建连贯的认知图谱。随着R-HORIZON所倡导的“过程智能”理念逐步渗透至训练架构与优化算法之中，我们将看到更多具备上下文持久记忆、错误自纠机制与跨步逻辑校准能力的下一代模型涌现。特别是在金融、医疗、法律等高风险决策领域，这类模型有望成为可靠的“思维协作者”，而非简单的“答案提供者”。据初步实验证明，经R-HORIZON训练的模型在跨步推理稳定性上提升近50%，误差累积率下降超过40%，这些数字背后，是通往可信AI的坚实步伐。未来，R-HORIZON或将成为衡量大模型认知深度的黄金标准，引领行业从“参数竞赛”转向“思维质量”的比拼。而复旦大学与美团LongCat的合作模式，也为学术界与产业界的深度融合提供了典范——唯有理论探索与现实需求共振，才能真正推动人工智能跨越从“能算”到“会想”的鸿沟。长程推理的时代已然来临，而R-HORIZON，正是那道划破黎明的曙光。
R-HORIZON的发布标志着长程推理技术迈入系统化评估与增强的新纪元。作为全球首个聚焦长链推理模型（LRMs）能力边界的基准，它突破了MATH500、AIME等传统单步评测的局限，构建了问题关联、逻辑递进的动态推理网络。实验表明，即便是最先进的模型在R-HORIZON上的表现平均下降近35%，凸显现有技术在上下文保持与错误传播控制方面的显著短板。而经R-HORIZON训练的模型，跨步推理稳定性提升近50%，误差累积率下降超40%，展现出更强的认知连贯性与实用性。这一由复旦大学NLP团队与美团LongCat团队联合推动的范式变革，不仅填补了多步连贯推理评测的空白，更引领AI从“解题机器”向“思维伙伴”演进，为金融、医疗、法律等复杂决策场景的智能化提供了坚实支撑。