Loong: A Human-Like Long Document Translation Agent with Observe-and-Act Adaptive Context Selection
Loong：类人长文档翻译智能体，以观察-行动自适应上下文选择
🧭 文档级翻译智能体·上下文选择 ★ 深度解读
Harbin Institute of Technology, Shenzhen · University of Macau · Huawei Translation Services Center
用类人记忆与深度推理筛选多粒度上下文，结合RL优化翻译策略，大幅提升长文档翻译质量
📌 工作参考价值（4 点）
- 多粒度记忆模块（Essence/Exemplar/Entity）可迁移到对话/推荐系统的用户记忆与上下文建模，结构化存储摘要、示例与实体，减少冗余噪声。
- 观察-行动推理框架（Observe-and-Act）可用于智能体上下文选择，通过逐步过滤无关信息提升决策质量，避免“全量注入”带来的噪声与效率问题。
- 利用RL（DPO）优化上下文选择与利用策略，从轨迹采样构造偏好数据，这一思路可泛化至推荐系统的上下文排序或个性化策略学习。
- 对齐强制翻译算法（递归分裂保证句子级对齐）可用于需要严格对应关系的生成任务（如多语种商品标题对齐、语义ID生成保序）。