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苹果与杜克大学提出LensVLM长上下文压缩方法
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AI 综述
苹果基础大模型团队与杜克大学提出LensVLM，思路是先把长上下文压缩成图片，让模型先浏览覆盖全文的压缩页面，再展开与问题相关的页面细读。该工作已被NeurIPS 2026接收。在七项文本问答评测中，LensVLM以4.3倍有效压缩达到68.9%的平均准确率，接近完整文本参照的72.4%；在15倍初始压缩下，基础模型直接阅读仅18.1%，LensVLM为52.1%。
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最新进展10月14日 16:25
苹果与杜克大学LensVLM被NeurIPS 2026接收，4.3倍压缩下问答准确率68.9%。报道时间线
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10月14日
- 国际大厂苹果与杜克大学提出 LensVLM：把长上下文压缩成图片，模型边看边放大
苹果基础大模型团队与杜克大学提出 LensVLM，让模型先浏览覆盖全文的压缩页面，再展开与问题相关的页面细读，该工作已被 NeurIPS 2026 接收。在七项文本问答评测中，它以 4.3 倍有效压缩达到 68.9% 的平均准确率，接近完整文本参照的 72.4%；15 倍初始压缩下基础模型直接阅读仅 18.1%，LensVLM 为 52.1%。
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