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编辑：LRST
【新智元导读】LenVM将长度建模提升到token级别，开辟可扩展价值预训练的新维度——3B开源模型精确长度控制全面击败GPT-5.4、Claude-Opus-4-6等顶级闭源模型；相同token预算下推理准确率提升10倍（63% vs 6%）；沿模型规模、数据量、采样数三轴无饱和scaling的value pretraining
Token 是现代自回归模型的基本计算单元，每一个都意味着前向传播、KV缓存占用、延迟累积和能耗。随着长链推理（long-CoT）和智能体工作流（agentic workflow）的兴起，生成长度直接牵动两件事：它是推理成本的核心变量，也影响推理质量——更多 token 带来更多思考空间，过多则造成浪费。
现有的长度控制方法，全都太粗糙了：训练时加序列级惩罚，模型生成途中对「还剩多少」毫无感知；prompt 指令本质是「祈求」模型遵守，没有任何硬约束；预解码长度预测器只做一次性判断，之后无法动态调整。它们的共同局限是：都在序列层面操作，而解码本身是逐token发生的——现有框架从未在这个粒度上建模剩余长度。
更深层地看，价值函数（value function）在强化学习中早已被证明是对「未来回报」建模的强大工具，然而长度从未被当作一个值函数量来看待——既没有配套的训练范式，也没有经过验证的 scaling 路径。
来自UC Santa Barbara和Apple等机构的研究团队提出了Length Value Model（LenVM），同时回答了两个问题：
① 如何进行token级长度建模？
将生成长度建模转化为强化学习中的价值估计（value estimation）问题：对每个生成的 token 分配固定负奖励，折扣累加得到「剩余生成长度」的有界单调代理信号。这样，模型在每一个解码步都拥有一个明确的「还剩多远」的量化估计。
② 如何做到可扩展的价值预训练（scalable value pretraining）？
这一构造天然带来四个对大规模预训练极为友好的性质：无需标注（annotation-free），信号密集（dense），无偏（unbiased），可扩展（scalable）。
这意味着LenVM的训练本质上是一种自监督过程——无需任何额外的人工标注或奖励模型，像一样，只需「喂数据」就能持续变强。
论文：https://arxiv.org/abs/2604.27039
代码：https://github.com/eric-ai-lab/Length-Value-Model
项目主页：https://length-value-model.github.io/
Demo：https://length-value-model.github.io/demo/index.html
技术方案详解
核心思想：把剩余长度变成一个值函数
LenVM的核心思路简洁而优雅：把生成长度当成一种成本。给每个token分配固定的负奖励，剩余长度就自然成为一个值函数预测问题。
具体地，对每个非终止解码步t，分配固定负奖励：
对应的折扣回报为：
其中L是序列总长度，γ∈(0,1) 是折扣因子。这个回报具有三个关键性质：
有界：，无论序列多长，目标值始终在固定范围内
单调：越接近终止，越靠近0；剩余越多，越靠近-1。值的大小直接编码还要走多远
Bellman 一致：满足，完全契合标准值函数框架
由此定义的token级TD残差，直接度量了当前token如何改变对剩余生成长度的预期——这是一个此前从未存在过的信号。
为什么不直接预测原始token数？
生成长度从几个token到32k不等，动态范围极大，难以直接回归。折扣回报变换将高度可变的原始长度映射到固定范围(-1, 0)，同时保持严格单调，折扣因子γ是分辨率的调节旋钮：较大的γ在生成早期分辨率更高，较小的γ在接近终止时更精细。
可扩展的价值预训练：免标注、三轴 Scaling
这是 LenVM 区别于所有现有长度控制方法的核心优势，也是这项工作最值得关注的地方。
传统价值模型的规模上限由标注成本和质量锁死。LenVM完全绕开了这些瓶颈。训练目标由 token 级均方误差构成：
这是在序列的每一个 token 位置用该位置实际观测到的折扣剩余长度做蒙特卡洛回归。监督信号完全由采样的 completion 自动生成，具备四个关键性质：
监督信号完全由采样的completion自动生成，具备四个关键性质：
实验验证了LenVM沿三个轴同步scaling：
模型规模（0.5B → 32B）：更大的模型始终带来更低的验证损失
训练prompt数（10k → 100k）：更广泛的数据覆盖持续改善长度建模质量
每prompt采样数（n=1 → n=16）：更多 completion 轨迹带来更强的监督
三个轴全部单调下降，说明 LenVM 作为价值预训练目标是良定义的（well-posed）：不存在数据饱和，投入越多资源，长度建模能力越强。
三种推理时应用与实验结果
LenVM 学到的 token 级长度信号有多好？作者团队通过三种推理阶段的应用来验证，所有应用均不修改基础生成模型。
应用一：精确长度控制
在每个解码步，LenVM对候选token逐一预测下一状态的值，据此选择token：Equal To选预测值最接近目标折扣回报的 token；At Most选值最大（接近 0）的 token 引导早终止；At Least选值最小（接近 -1）的 token 引导延续生成。这是真正的token 级硬约束，而非粗粒度的「祈求」。
在 LIFEBench 基准（问答、摘要、推理、创意写作，中英文各 180 条）上，Qwen2.5-3B + LenVM（1.5B）的长度得分从25.6跃升至62.6，长度偏差从83%降至56%，大幅领先GPT-5.4（37.4）、Claude-Opus-4-6（35.5）、Gemini-3.1-Pro（49.3）等所有闭源模型；Qwen2.5-7B + LenVM更进一步，得分达到64.8，偏差仅44%。
闭源模型再强，基于 prompt 的粗粒度控制也有天然上限——LenVM提供的是每一步解码都在生效的精确约束。
应用二：性能-效率连续权衡
通过指数倾斜（exponential tilting），LenVM对基础模型的token分布进行软性重加权：
时，预期续写更短的token获得更高概率；
退化为原始模型。这是一个连续旋钮，平滑地在推理质量和token消耗之间权衡。
在GSM8K上，token预算200时：硬截断基线Pass@1 ≈6%，LenVM引导解码Pass@1 ≈63%，相差10倍。这个结果揭示了一个重要事实：基础模型本身就具备用更短路径解题的能力，只是通常选不到这些路径——LenVM通过精细重加权把它们「挖」了出来。在 MATH500 和 MathVista（视觉数学推理）上，LenVM同样全程优于硬截断基线，随β平滑描绘出 Pareto 前沿。
应用三：生成长度预测
LenVM能从 prompt 边界（第一个 response token 生成前）就预测总生成长度，对推理系统的批处理分组、KV 缓存预分配、请求优先级排序有直接价值——而这些信息目前只能在解码完成后才能获得。32B 模型在数学域的平均相对误差（MRE）已低至9.8%，代码域 14.9%，指令跟随域 17.1%，且随模型规模一致改善。
额外收获：哪些token在「延长」或「收束」推理？
LenVM 的 token 级 TD 残差还提供了一个此前不存在的观察视角
延长推理的token（）如 wait、but、ah、think、consider，往往对应推理转折与反思，其中 ah 频繁出现在「Ah! I see the mistake」这类顿悟时刻（Aha Moment）；
收束推理的 token（）如 therefore、clearly、perfect 及 ✅ 等收尾标记，对应答案确认与生成终止。LenVM 不只是一个控制信号，也是观察模型如何推理的一扇新窗口。
总结
LenVM的贡献可以从两个层面来理解。
对长度建模：它将控制粒度从序列级推进到token级，让每一步解码都有明确的「剩余长度感知」。这打破了现有所有方法的共同天花板——无论是prompt控制、训练惩罚还是预解码预测器，都无法提供逐token的动态约束信号。3B开源模型在精确长度控制上击败GPT-5.4和Claude-Opus-4-6，不是「调了个好prompt」，而是因为它第一次真正拥有了 token 级的长度信号。
对 Scaling：长度作为值函数，其训练目标天然免标注、信号密集、三轴可扩展，scaling规律与语言模型预训练高度一致。这证明了生成长度是可扩展价值预训练的一个新维度——不需要额外标注，只需要更多计算和更多数据，长度建模能力就能持续提升。
同时，LenVM也为未来RL训练提供了一个长度专属的价值基线：可以在PPO中作为密集优势信号，或通过势函数奖励整形在不改变任务目标的前提下改善信用分配。
生成长度不应该只是事后统计出来的数字。它应该是模型在每一步解码时都能感知、都在权衡的信号——就像模型感知语义和语法一样。LenVM让这件事第一次成为可能。
参考资料：
https://arxiv.org/abs/2604.27039
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