# SumOne 摘要器

长程语言模型智能体的交互历史越积越长，上下文压缩因此成为必需，而已有的学习式压缩方法往往依赖下游任务结果或求解器行为。SumOne 是一个独立的20亿参数摘要器，用掩码重建构造与任务无关的奖励，再以 GRPO 优化，训练只使用原始轨迹，不需要参考摘要或下游任务执行。在 DeepSearchQA 上，它把累计智能体输入从 2.83M 降到 591K token，F1 为 0.48，而全上下文为 0.52；在 SWE-bench Verified 上，解决率为 0.59，全上下文为 0.63，累计输入从 4.10M 降到 1.09M token。

长程语言模型智能体的交互历史越积越长，上下文压缩因此成为必需，而已有的学习式压缩方法往往依赖下游任务结果或求解器行为。SumOne 是一个独立的20亿参数摘要器，用掩码重建构造与任务无关的奖励，再以 GRPO 优化，训练只使用原始轨迹，不需要参考摘要或下游任务执行。在 DeepSearchQA 上，它把累计智能体输入从 2.83M 降到 591K token，F1 为 0.48，而全上下文为 0.52；在 SWE-bench Verified 上，解决率为 0.59，全上下文为 0.63，累计输入从 4.10M 降到 1.09M token。