LongCat AI通过DiNA架构将视觉排版信号统一Token化，构建层级与顺序双坐标系统，支持百万级上下文原生结构理解，并以跨模态对齐实现鲁棒文档解析。
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LongCat AI 不是靠“猜”结构，而是把文档真正“看懂”后再建模。它把标题、段落、表格、图注这些元素，还原成有父子关系、阅读顺序和语义角色的结构化数据，而不是简单切块扔给模型。
用统一Token化方式识别层级语义
LongCat-Next 和 LongCat2.0 系列模型采用 DiNA（Discrete Native Autoregressive）架构，将文字、标题样式、缩进、字体大小、空白行、编号序列等视觉与排版信号，全部映射为同一套离散 Token。比如“1.2.3”开头的段落、“加粗居中”文本、“缩进两格+无序符号”内容，都会被编码为携带层级意图的 token 序列。模型在训练中学会：这些不是装饰，而是作者刻意表达的组织逻辑。
构建双维度结构坐标系统
类似 DeepRead 的思路，LongCat 在解析阶段会为每个文本单元打上双重标签：
- 层级坐标：识别出 H1→H2→H3 的嵌套关系，明确“2.3 实验设置”属于“2 方法”下的子节；
- 顺序坐标：按真实阅读流编号（doc_id, sec_id, para_idx），确保跨页表格、浮动图注能与对应正文锚定。
这样，一个图表下方的“图3：用户留存率变化趋势”不会孤立存在，而是绑定到“3.2 用户行为分析”章节下第4个段落位置，AI调用时可自动关联上下文。
支持原生长上下文驱动结构连贯理解
LongCat2.0 支持 1M token 上下文，LongCat-Flash-Chat-FP8 支持 128K。这意味着模型无需把文档切成碎片再拼接——它能一次性载入整份财报或论文，直接看到目录树、章节跳转、脚注引用链。结构不是附加元数据，而是内生于长文本流中的自然模式。例如读到“详见附录B”，模型不必额外检索，因为附录B就在当前上下文末尾，坐标可直达。
多模态对齐强化结构判断
扫描件或带图PDF中，纯文本解析易出错。LongCat-Next 将图像区域（如章节目录截图、流程图边框、表格线）与对应文字 token 做跨模态对齐。OCR识别的标题位置 + 视觉区块检测 + 字体特征联合投票，比单靠文字规则更鲁棒。哪怕某页标题被遮挡一半，也能通过相邻页风格一致性与图像布局补全层级推测。
不依赖人工标注模板，也不靠固定规则硬匹配。它把结构当作文档的“语法”，像人一样从格式、节奏、上下文里学出来。
