长链推理评测R-HORIZON：让电商AI把“多步决策”做对

电商和新零售里，真正难的从来不是“答对一道题”，而是把一串互相牵连的决策做对：先预测需求，再定补货量；再安排仓内拣选与波次；再结合履约时效动态定价；最后把推荐位和促销资源一起排布。任何一步出错，后面全盘跟着偏。

我见过不少团队把“推理模型”直接搬进运营后台，结果上线一周就开始抱怨：模型单点能力很强，但一旦让它连续处理 5～8 个相关步骤，就会出现明显退化——前面想得很细，后面草草收尾；或者中途自我纠错只盯着当前一步，完全没意识到前两步的前提已经变了。

这正是复旦 NLP 与美团 LongCat 在 2025-11-28 提出的 R-HORIZON 想解决的核心：大型推理模型（LRMs）在“长链推理”场景到底能走多远，瓶颈在哪里，怎么用可扩展的训练方式补上短板。这篇文章把论文里的关键结论翻译成电商人能用的语言，并补上落地方法与评测清单，帮助你把“会推理的 AI”真正接进业务链路。

为什么电商AI最缺的不是“聪明”，而是“耐心和一致性”

结论先说：电商与新零售的核心难题，是跨步骤的一致性与资源分配，而不是单步最优。

主流基准（例如数学、竞赛题、单轮编码任务）偏向“一问一答”。这类评测能证明模型聪明，但证明不了它能否在多轮、多任务、强依赖的链路里保持稳定。而电商恰恰是强依赖系统：

• 需求预测 → 库存/补货 → 仓内作业 → 履约时效 → 动态定价/促销
• 人群分层 → 推荐曝光 → 转化反馈 → 再训练/策略更新
• 商品知识理解 → 生成卖点与问答 → 处理售后争议 → 风险与合规

R-HORIZON 指出一个常被忽视的事实：当问题从“单题”变成“组合链”时，模型会出现性能断崖。

文中给了非常直观的数据：DeepSeek-R1 在 AIME25 单问题准确率 87.3%，但在 5 个组合问题场景下跌到 24.6%。这类跌幅放到电商就意味着：你以为它能稳定跑通“预测-补货-排仓-定价”，实际上可能跑到第三步就开始胡。

R-HORIZON做了什么：把“独立问题”拼成可控的推理链

结论先说：R-HORIZON 的核心价值，是用一种低成本方式，把现成数据集改造成“长链依赖任务”，从而系统评估与训练长链推理能力。

它提出的范式叫 Query Composition（问题组合），思路很工程化：

1. 信息提取：从单题里抽取关键变量（数值、实体、条件等）
2. 依赖构建：把前序答案嵌入后续题干，形成强依赖
3. 链式推理：模型必须按顺序解完，才能拿到最终结果

对电商读者来说，可以把它理解为：把“单点任务”拼成“业务流程”。例如把原本互不相关的任务，改造成：

• 第 1 步：根据近 30 天销量与节日效应估算下周需求
• 第 2 步：把第 1 步的需求作为约束，计算安全库存与补货量
• 第 3 步：把补货量与仓容/人力作为约束，生成入库与拣选波次
• 第 4 步：把预计缺货风险与履约成本作为条件，输出动态定价区间
• 第 5 步：把价格与人群敏感度作为条件，生成推荐与促销分配策略

关键不在于“链很长”，而在于链上每一步都有明确依赖，这样才能测出模型是否真的具备长程推理与跨步一致性。

R-HORIZON评测揭示的三大瓶颈：电商落地会踩的坑

结论先说：长链推理退化不是玄学，主要栽在“有效推理长度、反思跨步能力、思考预算分配”这三件事上。

1）有效推理长度受限：不是上下文越长越能算

R-HORIZON 的机制分析发现：模型错误会集中出现在某些上下文范围内。

• 7B 模型的主要错误范围在 4–6K tokens
• 32B 模型扩展到 8–10K tokens

放到电商，就是你让模型读完整个活动方案、再读库存表、再读仓网约束、再读促销规则，并不等于它真的“有效理解并稳定推理”。它可能“看到了”，但推理链后半段开始漂移。

落地建议：把复杂链路拆成“短链 + 可验证节点”，并把关键中间变量结构化落库（例如：预测值、置信区间、约束条件、成本项）。

2）反思机制高度局部化：只会纠错当前一步

论文发现：复杂任务里，超过半数完全缺乏长程反思。模型会“反思”，但往往只针对当前子问题，不会回头检查前序假设。

电商典型翻车场景：

• 动态定价时发现毛利不达标，但它只调整价格，不回头检查“需求预测是否过高导致补货过量”。
• 生成客服处理方案时发现用户不满，但它只换措辞，不回头核对“订单履约节点是否已经超时、是否触发赔付规则”。

落地建议：在链路中加入“跨步核对”提示与工具化校验，例如：

• 每 2～3 步强制输出一次全局状态摘要（关键变量 + 约束 + 风险）
• 设置“反思触发器”（例如成本超阈值、缺货概率超阈值）后要求回溯前置步骤

3）思考预算分配失衡：前面想太多，后面不够用

最有启发的一点是：主流 LRMs 往往把 token 预算过度花在早期步骤，导致后面关键步骤敷衍。

这在运营场景特别常见：模型在“解释市场趋势”写了半页，但到“输出可执行的补货清单/仓配计划/价格表”时只给一个模糊建议。

落地建议：用“预算分段”方式管控输出：

• 规定每一步必须包含固定字段（输入、决策、理由、数值、风险、下一步需要的变量）
• 对后半段关键步骤设置更高的 token 上限或更高的奖励权重

把R-HORIZON放进电商：三类高价值场景怎么评测与训练

结论先说：长链推理在电商里最该优先落在“库存与履约、动态定价、个性化推荐”三条链路。评测先行，能少走半年弯路。

场景一：需求预测 × 库存管理 × 智能仓储调度

这条链路的共同特征是：约束多、步骤多、容错率低。

建议你按 R-HORIZON 的思路做内部基准：

• n=2：预测 → 补货（验证基本一致性）
• n=4：预测 → 补货 → 仓容校验 → 波次/人力排程（验证约束传递）
• n=8：加入异常（断供、天气、爆品突增、仓内拥堵）与回溯修正（验证长程反思）

评测指标别只看“最终利润/成本”，要加上可定位的过程指标：

• 中间变量正确率（补货量是否满足安全库存约束）
• 约束违背率（仓容、人力、时效 SLA）
• 回溯修正成功率（触发器出现后是否能修正前置假设）

场景二：动态定价与促销编排（多目标权衡）

动态定价不是“给个价格”，而是在毛利、转化、库存、竞品、平台规则之间做多步权衡。

用组合任务去测更贴近现实：

1. 读取成本与库存压力
2. 估算价格弹性（或按人群分层给弹性区间）
3. 结合竞品价与平台价保规则给可行区间
4. 选择促销工具（券、满减、会员价）并计算叠加后到手价
5. 评估对 GMV、毛利、缺货风险的影响，必要时回滚第 2～4 步

如果模型在第 4～5 步开始“糊弄”，多半就是预算分配问题，需要像 R-HORIZON 提示的那样，把奖励与输出预算向后半段倾斜。

场景三：个性化推荐的“长链因果”：从人群到货架再到内容

推荐系统常被误解成“算相似度”。新零售真正要的是：

• 先判断用户阶段（尝鲜、复购、价格敏感、囤货型）
• 再判断场景（到家、到店、即时零售）
• 再匹配库存与履约能力（能不能及时送达）
• 最后生成货架排序与内容表达（标题、卖点、问答）

这是一条典型长链：人群判断错了，后面排序、内容、促销全错。

建议的内部“R-HORIZON式评测”做法：把单条样本拆成多步依赖任务，并强制模型输出结构化中间结论（人群标签、场景标签、履约约束、候选集缩小理由）。这样你能定位它到底是“理解错”还是“推理漂移”。

训练与迭代：用“组合数据+强化学习”把能力补上

结论先说：R-HORIZON 证明了一个很实用的路径——用组合任务数据做强化学习训练，不仅长链更稳，单题能力也会提升。

他们用组合数据（n=2、n=4）配合 RLVR（例如 GRPO）训练后，出现“双重提升”：

• 多步推理得分明显提高（例如 AIME24 n=2 提升 17.4 分）
• 单问题也提升（AIME24 单题提升 7.5 分）

对企业团队来说，不一定要从零搞 RL。更现实的路线是“三段式迭代”：

1. 先评测：用 Query Composition 思路快速拼出你们的业务长链基准（从 n=2 开始）
2. 再对齐：用监督微调把输出格式、约束表达、工具调用流程稳定下来
3. 后强化：把“后半段步骤质量”“约束满足率”“回溯修正成功率”做成奖励信号，逐步提高链路鲁棒性

我更支持“评测先行”。没有长链基准，模型表现好坏只能靠线上指标猜，定位成本很高。

下一步：把“长链推理”变成可运营的生产能力

长链推理对电商与新零售的意义很直接：**它让 AI 不只是给建议，而是能把跨团队、跨系统的决策链条跑通，并且在后半程仍然可靠。**R-HORIZON 的价值在于把这件事从“感觉”变成“可测、可训、可迭代”。

如果你正在做智能补货、智能仓储调度、动态定价或个性化推荐，我建议从一个小而硬的项目开始：选一条链路，设计 n=2 与 n=4 的组合任务，先把“中间变量与约束”结构化，再去谈更长的 n=8。等你能稳定通过内部基准，上线的波动会小很多。

电商 AI 的竞争，越来越像马拉松：短跑快不难，难的是每一公里都不掉速。你更希望自己的模型在哪条业务链路里先跑出“长链稳定性”？