PARSER：为长上下文大语言模型代理实现并行阅读与深度推理
PARSER 将文档阅读与推理过程分离。多个轻量级子代理分别并行读取文档片段，主代理则通过反复的分发—汇总流程检索和整合证据，并根据已发现的信息提出更深入的后续查询。只有主代理通过强化学习进行优化，子代理继续使用未经修改的现成模型。在上下文长度为 7,000 至 896,000 个 token 的多跳问答测试中，4B 版本的 PARSER 平均比最强的顺序记忆基线高 5.7 分，在 896,000 个 token 时高 12.0 分。9B 版本比 DeepSeek-V4-Pro 高 6.3 分。该方法对证据位置、顺序和距离的变化也更稳健，同时将推理延迟最多降低了 11 倍。
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