LongCat AI通过长上下文建模与统一语义空间实现跨文档知识关联，支持百万级Token多文档联合推理；依托DiNA架构实现文本、图像、语音跨模态对齐；采用MoE动态激活专家路径完成穿透式归因；内置VitaBench 2.0长期偏好建模，自主沉淀关联模式并输出带依据链结论。
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LongCat AI 实现跨文档知识关联与挖掘，核心不靠“拼接”或“关键词匹配”，而是依托其长上下文建模能力与统一语义空间设计，让不同文档在模型内部自然对齐、映射、推理。
直接支持百万字级多文档联合理解
LongCat-2.0 原生支持 1M（100万 Token）上下文，意味着可一次性将数十份技术文档、合同、会议纪要、产品需求等完整载入。模型不是逐份读取再比对，而是在统一注意力机制下，对所有文本做全局语义建模——比如识别“用户A在3月合同中约定的交付周期”，与“项目周报里提到的实际延期原因”，在同一个上下文中建立因果链。
基于统一离散 Token 的跨模态对齐能力
LongCat-Next 提出的 DiNA 架构，把文本、图像、语音等全部映射为同源离散 Token。这意味着：
- 一份 PDF 合同里的条款文字
- 配套的签字页扫描图（OCR后仍保留视觉结构信息）
- 对应的电话沟通录音转写内容
三者被编码进同一语义空间，模型能识别“图中红框标注的条款编号”与“录音中反复强调的‘第5.2条’”之间的强关联，而非依赖外部工具做字段匹配。
动态激活专家路径，聚焦关键交叉点
LongCat 系列采用 MoE 混合专家架构，处理跨文档任务时：
- 激活擅长法律术语理解的专家子网，解析合同条款
- 同时调用时间序列建模专家，对多份带时间戳的文档（如需求文档→测试报告→上线日志）做时序归因
- 再由逻辑整合专家生成“某功能延迟上线，主因是合同未明确第三方接口响应时限，且测试报告中已暴露该风险但未同步至项目管理平台”这类穿透式结论
内置 VitaBench 2.0 验证的长期偏好建模机制
VitaBench 2.0 要求模型在长达数年的用户轨迹中持续追踪偏好漂移。这一能力迁移到企业知识场景，就表现为：
- 记住“去年Q3采购部倾向用Excel模板审批”
- 发现“今年Q2起法务部开始要求PDF签章版+区块链存证”
- 自动提示：“当前这份新供应商协议模板，尚未适配法务最新存证流程，建议补充第8.4条”
不需要人工设定规则或构建知识图谱，模型在长程上下文中自主沉淀关联模式，输出的是带依据链的判断，而非孤立的事实罗列。
