longcat ai基于超长上下文语义建模自动识别文档逻辑骨架并动态生成适配结构，支持128k–1m上下文，无需分块；可输出带理由的结构建议并联动下游任务。
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LongCat AI 不是靠“猜”结构，而是基于超长上下文理解能力，对整篇长文做语义级建模后，自动识别逻辑骨架并生成适配的推荐结构。
直接支持128K–1M上下文的模型底座
LongCat-Flash-Chat-FP8（128K）和LongCat-2.0（原生1M）能一次性加载整份长文档——比如一份200页的技术白皮书、一个含上百个文件的代码仓库、或一份带附录与修订记录的法律合同。这种“全文在脑”的能力，让模型无需分块拼凑，就能准确判断：
- 哪些段落承担总起/总结功能
- 哪些章节存在因果、对比、递进等逻辑关系
- 哪些内容属于背景铺垫、方法说明、结果分析、讨论延伸等学术/业务范式
结构推荐不是模板套用，而是动态生成
它不依赖预设提纲模板，而是根据文档实际语义分布，输出带理由的结构建议。例如：
- 对技术方案类文档，可能推荐「问题定位 → 架构演进 → 模块拆解 → 性能压测 → 风险预案」五层结构
- 对政策解读类文本，倾向输出「政策依据 → 适用范围 → 关键条款 → 执行细则 → 典型案例」路径
- 对研发日志类长文本，会识别出时间线+模块变更+问题归因三重轴线，建议采用「阶段划分 × 问题聚类」矩阵式组织
可联动下游任务增强实用性
结构推荐结果可直接用于：
- 自动生成带层级标题的Markdown初稿
- 切割为逻辑连贯的子章节，供后续摘要或问答使用
- 标注关键段落位置（如“第37页第2段为性能瓶颈分析核心”），便于人工复核或系统调用
- 作为智能体（Agent）任务编排的输入，驱动多步文档处理流程
LongCat系列通过MoE稀疏激活+LoZA ZigZag注意力，在保持高精度的同时完成这类细粒度结构感知，不需要额外微调或插件。
