LongCat AI 解决这一问题的方法，核心并不在于“堆砌上下文”，而是通过三大机制——结构化注意力 + 层级感知建模 + 上下文精控——让模型真正掌握长文本的逻辑层次，而非将百万字符视为一串平铺的 Token。

明确区分“能容纳多少”和“能理清多少”
支持 1M 上下文（例如 LongCat-2.0）只是基础能力；真正的挑战在于，让模型准确识别“哪段是总纲、哪段是条款、哪句是例外说明、哪处是引用附录”。这远比单纯扩展窗口难度更大。

LoZA 稀疏注意力：仅聚焦关键层级锚点
它不强迫模型逐词扫描全文，而是借助 ZigZag 结构动态定位层级线索：

• 每个 1024-Token 稀疏窗口内，设置 1 个“全局块”（捕捉章节标题、小节编号、法律条文序号等结构性标志）
• 搭配 7 个“局部块”（专注段落内因果、条件、转折等语义关系）
• 全局块类似目录索引，帮助模型快速构建文档骨架；局部块如同阅读笔记，确保细节不偏离

这样一来，模型处理一份 50 页的合同时，会先识别出“第二章 付款条款”“第3.2条 违约金计算方式”，再向下展开，避免将附件中的技术参数误当作主条款执行。

上下文工程友好设计：主动抑制层级污染
LongCat 系列默认启用轻量级上下文净化策略：

• 自动识别并弱化重复性模板文本（例如“本协议一式两份，双方各执一份”这类固定套话）
• 对嵌套引用（如“详见附件二第4.1款”）生成显式跳转锚点，而非模糊匹配
• 在推理时对跨层级指代（如“上述服务”“该等情形”）强制绑定最近有效层级，不依赖位置距离

这些设计本质上是在帮助模型“梳理信息、排除噪音”，让真正重要的上下文不被冗余信息淹没。

MoE 架构辅助：不同专家分工理解不同层级
在 LongCat-2.0 的 1.6 万亿参数中，部分专家专精于宏观结构（识别章节/条款/列表层级），部分专精于微观语义（解析“除非…否则…”“鉴于…特此…”等复合句式）。Token 路由时，系统根据文本特征自动分配——标题类输入激活结构专家，细则类输入激活语义专家，从源头减少层级错位。

本质上，LongCat 并非让模型“硬记”整篇长文，而是教它像资深律师或工程师那样阅读文档：先看目录搭建框架，再扫标题确定范围，最后精读条款抠细节。这才是应对千万字长文的正确打开方式。