대규모 추론 모델(LRMs)은 짧은 문맥 추론에서 강화 학습을 통해 인상적인 성능을 보여주었지만, 이러한 이익은 긴 문맥 시나리오로 일반화되지 않는다. 다중 문서 QA, 연구 종합, 법적 또는 금융 분석과 같은 응용 프로그램에서는 모델이 100K 토큰을 초과하는 시퀀스를 처리하고 추론해야 한다. 그러나 이러한 상황에서 강화 학습 최적화는 어려운 문제가 된다. 이러한 도전에 대응하기 위해 Qwen Researchers는 QwenLong-L1이라는 새로운 강화 학습 프레임워크를 제안했다. QwenLong-L1은 긴 문맥에서 효과적으로 추론하기 위해 설계되었으며, 다양한 응용 프로그램에서 유용할 것으로 기대된다.

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