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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
2026年10月14日，机器之心报道，苹果基础大模型团队与杜克大学提出 LensVLM，将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。报道称，该方法在七项文本问答评测中以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%。
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最新进展10月14日 16:01
苹果与杜克大学提出LensVLM，以4.3倍压缩在七项评测中达68.9%平均准确率。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（公众号）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，在七项文本问答评测中以 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%。
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