加拿大pc28展望剖析中心_蛋蛋走势展望_幸运数据盘问vip0.4.24版本
大�。 。。 。。。。�68.52M语言：简体中文
种别：恐怖游戏系统：Android/IOS
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COMI团队 投稿量子位 |加拿大pc28展望剖析中心_蛋蛋走势展望_幸运数据盘问 公众号 QbitAI
为什么现有上下文压缩要领在高压缩率下整体“翻车”？ ？？？？？？？当模子把32K长文本压到1K，，，，，，，为何性能断崖式下跌？ ？？？？？？？
长文本压缩中容易保存大宗“高度相似却重复”的内容，，，，，，，陷入“信息内卷”：看似保存了相关片断，，，，，，，实则堆砌了语义类似的冗余token，，，，，，，反而误导模子天生过失谜底。 。。 。。。。
来自阿里巴巴未来生涯实验室的研究团队发明，，，，，，，这背后是压缩目的的基础错位：现有要领只关注“相关性”，，，，，，，却忽略了“多样性”。 。。 。。。。当多个高度相似的token同时被保存，，，，，，，它们非但不可叠加信息量，，，，，，，反而会相互滋扰（相关不即是准确），，，，，，，让模子在高度相似的冗余信息中迷失偏向。 。。 。。。。
为破解这一困局，，，，，，，研究团队提出一个倾覆性看法：高质量的压缩，，，，，，，需要同时优化“与盘问的相关性”和“信息单位间的多样性”。 。。 。。。。�；；；；；；；诖耍�，，，，，他们推出立异框架COMI（COarse-to-fine context compression via Marginal Information Gain），，，，，，，通过“边际信息增益”指标与粗到细压缩战略，，，，，，，在32倍高压缩率下仍能精准保存多样化的要害证据链，，，，，，，论文已中稿ICLR 2026。 。。 。。。。
压缩的“智能标尺”：边际信息增益（MIG）
研究团队发明，，，，，，，现有压缩要领保存盲区：太过依赖相关性导致冗余群集，，，，，，，而忽略了token间语义相似性引发“信息内卷”。 。。 。。。。为此，，，，，，，他们使用边际信息增益（MIG）指标，，，，，，，将压缩决议从“单维度相关性”升级为“相关性-冗余性”双维度权衡：
MIG = 本单位与盘问的相关性 - 与其他单位的最大相似度
这一指标犹如为每个token配备“信息价值计分卡”：既奖励与问题高度相关的片断，，，，，，，又处分与已选内容高度重复的片断。 。。 。。。。
粗到细自顺应压缩，，，，，，，让每比特都“物有所值”
有了智能标尺，，，，，，，怎样实现精准压缩？ ？？？？？？？COMI接纳两阶段战略，，，，，，，像履历富厚的编辑一样“先谋篇结构，，，，，，，再精雕细琢”
第一阶段：粗粒度组重分派——动态调配“压缩预算”
将长文本划分为等长片断后，，，，，，，COMI不再“一刀切”地匀称压缩，，，，，，，而是基于组间MIG动态调解各段压缩率：信息密度高、冗余度低的片断（如包括要害证据的段落）获得更宽松的压缩率；；；；；；；；而信息希罕或高度重复的区域则被大幅压缩。 。。 。。。。这种自顺应分派确保有限的压缩预算精准投向“高价值信息区”
第二阶段：细粒度token融合——加权融合阻止“信息稀释”
在每个片断内部，，，，，，，COMI凭证token级MIG举行加权融合：高MIG token（相关且奇异）在融合中占主导权重，，，，，，，低MIG token（冗余重复）被自然稀释。 。。 。。。。这一机制有用阻止了古板平均池化导致的“要害细节被平滑掉”的问题，，，，，，，使压缩后的体现既紧凑又富含多样化信息
整个框架在NaturalQuestions、HotpotQA等5个数据集上仅需单次训练，，，，，，，即可执行问答、摘要等多种长上下文使命。 。。 。。。。
实践出真知：高压缩率下的优越性能与深刻洞察
下游使命体现卓越
在32倍压缩约束下，，，，，，，COMI以Qwen2-7B为基座，，，，，，，在NaturalQuestions上实现49.15的Exact Match（EM）分数，，，，，，，比次优基线横跨近25个点。 。。 。。。。纵然面临32K超长文本（NarrativeQA），，，，，，，COMI仍能稳固保存推理链要害节点，，，，，，，证实其在极端压缩场景下的鲁棒性。 。。 。。。。
压缩不是“删减”，，，，，，，而是“提纯”
COMI甚至能提升原生支持256K上下文的Qwen3-4B性能。 。。 。。。。在NaturalQuestions上，，，，，，，32倍压缩后的COMI抵达28.89的F1分数，，，，，，，远超直接输入完整上下文的16.90。 。。 。。。。这证实高质量压缩不但是“减负”，，，，，，，更是通过消除冗余滋扰实现“信息提纯”，，，，，，，让模子更聚焦于焦点证据。 。。 。。。。
效率与效果兼得
在32倍压缩下，，，，，，，COMI实现端到端推理速率2倍以上提升，，，，，，，且压缩阶段仅引入轻量级开销（NarrativeQA使命中压缩耗时2.76秒，，，，，，，天生仅0.50秒），，，，，，，为工业级安排铺平蹊径。 。。 。。。。
总结
COMI事情为长上下文高效推理提供了新范式：
它通过边际信息增益这一精练而深刻的指标，，，，，，，将压缩目的从“保存相关片断”升级为“保存相关且多样化的信息”，，，，，，，从基础上破解了高压缩率下的性能瓶颈。 。。 。。。。粗到细的自顺应战略则确保了压缩历程既切合全局信息漫衍，，，，，，，又保存局部语义细节。 。。 。。。。
这项研究证实，，，，，，，真正的高质量压缩不是简朴的“删减”——让每一比特都承载多样化的信息价值，，，，，，，为大模子走向轻量化、适用化迈出要害一步。 。。 。。。。
论文问题：COMI: Coa加拿大pc28展望剖析中心_蛋蛋走势展望_幸运数据盘问rse-to-fine Context Compression via Marginal Information Gain论文链接：https://arxiv.org/abs/2602.01719代码链接：https://github.com/Twilightaaa/COMI
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