苹果与杜克提出LensVLM长上下文压缩方法
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苹果与杜克提出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，让模型先浏览覆盖全文的压缩页面，再调用展开工具细读与问题相关的页面，从而在长上下文中减少直接输入的文本量。在七项文本问答评测中，该方法以 4.3 倍有效压缩达到 68.9% 平均准确率，接近完整文本参照的 72.4%。 研究团队称，这套方案的优势主要体现在长文档以及能够复用页面图像的多次查询场景；在短上下文中，直接输入全文仍然更快。该工作已被 NeurIPS 2026 接收，LensVLM 9B Demo 已上线。
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最新进展10月14日 16:01
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」报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月14日
- 机器之心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，再调用展开工具细读相关页面。在七项文本问答评测中，它以 4.3 倍有效压缩达到 68.9% 平均准确率，接近完整文本参照的 72.4%。该工作已被 NeurIPS 2026 接收，LensVLM 9B Demo 已上线。
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