GoLongRL：面向能力的长期上下文强化学习与多任务对齐

GoLongRL是一个全开源的长期上下文强化学习方案，聚焦于使用可验证奖励的强化学习。该工作提出了面向能力的数据构建方法，公开发布了包含23K样本的数据集、完整构建管线及训练代码。数据集依据长期上下文能力分类，涵盖9种任务类型，由真实文档生成的问答对构成；实验证明该数据集性能优于闭源的QwenLong-L1.5数据集。训练得到的Qwen3-30B-A3B模型在长期上下文任务上达到了与DeepSeek-R1-0528等先进模型可比的性能。此外，提出了TMN-Reweight多任务优化方法，通过任务级归一化和难度自适应加权，在提升平均性能的同时保持或增强了通用能力。