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抓住关键信息：面向大规模复杂推理的原则性上下文表示方法

在科学、医疗、法律和金融等领域解决复杂任务时，通常需要整合分散在海量异构数据源中的关联信息，其规模远超模型自身的上下文长度限制。现有方法多将信息组织为图谱、文本记忆或检索集合等形式以便推理，但其构建方式大多缺乏统一原则。本研究借鉴认知科学等理论，探讨如何规范化构建上下文表示以提升大规模推理能力。由于提供的内容在方法阐述处截断，具体技术细节有待进一步公开。