arXiv:2611.10463v1 Announce Type: new Abstract: Existing methods enhancing an LLM's long-context reasoning capability often rely on data synthesis and follow-up LLM post-training. However, the data synthesis strategy and the post-training recipes are empirically driven and computationally intensive. In this work, we propose a new framework, dubbed LongCapHarness, to instead harness the underlying capabilities for long-context reasoning. The harnessing process recursively revises and updates capability primitive implementation, capability state and control logic through recursive self-improveme
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arXiv · 计算与语言（cs.CL）
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收录：2026年11月11日 · 原文日期：2026年11月10日
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人工核验：尚无核验记录
