LongCat AI通过结构化锚定、长上下文一致性判断和人工规则注入三步实现单位精准识别与保护。它将单位嵌入事实单元，依托128K/1M上下文区分“百分点”与“%”，并支持提示词注入单位规则，自动校验拦截违规改写。
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LongCat AI 解决文档中单位识别问题，核心不靠“猜”，而靠结构化锚定 + 上下文约束 + 显式校验机制。它不把“8.6%”和“下降3.2个百分点”当作孤立字符串处理，而是把它们绑定在事实单元里，让单位成为不可剥离的语义组成部分。
单位必须和数值、操作逻辑一起锁定
AI改错单位（比如把“下降3.2个百分点”简化成“下降3.2%”），本质是丢失了“百分点 vs 百分比”这一关键语义区分。LongCat AI 在处理前会先执行“事实锁定”：自动提取形如[指标：退款率] [原始值：8.6%] [变化量：−3.2个百分点] [计算逻辑：绝对差值]
这样的三元组结构。单位（“个百分点”）被嵌入逻辑标签中，后续所有改写、缩写、转述都必须保留该标签，否则触发拦截。
长上下文能力支撑跨段单位一致性判断
传统模型因上下文短，看到后文“环比下降3.2%”，就默认和前文“8.6%”用同一单位体系。而 LongCat-Flash-Chat-FP8 的 128K 上下文，或 LongCat2.0 的 1M Token 窗口，能同时看到：
- 前文定义：“退款率=退款订单数/总订单数，单位为百分比（%）”；
- 中间表格列名：“变动幅度（个百分点）”；
- 后文结论：“较上季度下降3.2个百分点”。
模型据此识别出“个百分点”是专门用于描述两个百分比之间的差值，从而拒绝任何将“个百分点”替换为“%”的操作。
支持人工可干预的单位规则注入
用户可在提示词中直接声明单位规范，例如：
“所有涉及‘增长率’‘变动率’的数值，若原文标注为‘百分点’，改写时不得省略或替换；若原文为‘%’，则仅用于单一时点比率。”
LongCat AI 会将这类指令转化为轻量级校验规则，在生成后自动扫描输出，对违规项标红并提供修正建议（如：“检测到‘下降3.2%’，但原始依据为‘8.6% → 5.4%’，建议改为‘下降3.2个百分点’”）。
这三步——锁定事实结构、利用长上下文维持语义连贯、接受显式单位规则——共同构成单位识别的防护层。不是让AI“更懂单位”，而是让它“不敢擅自改动单位”。
