大型語(yǔ)言模型（LLM）在處理超長(zhǎng)上下文時(shí)面臨著巨大的計(jì)算和內(nèi)存成本挑戰(zhàn)，這嚴(yán)重限制了它們?cè)谖臋n理解、代碼分析和復(fù)雜推理等關(guān)鍵應(yīng)用中的潛力。傳統(tǒng)的解決方案，如擴(kuò)展位置編碼或優(yōu)化注意力機(jī)制，往往無(wú)法從根本上解決 token 序列長(zhǎng)度帶來(lái)的開(kāi)銷，而檢索增強(qiáng)（RAG）方法又可能引入信息丟失和額外延遲。

核心創(chuàng)新：視覺(jué)-文本壓縮

https://arxiv.org/abs/2510.17800

清華大學(xué)和智譜AI等機(jī)構(gòu)提出的 Glyph 框架，為這一難題提供了一個(gè)極具創(chuàng)新性的"非對(duì)稱"解決方案：

1. 信息密度革命 ：將冗長(zhǎng)的文本內(nèi)容渲染成緊湊的圖像

2. 跨模態(tài)處理 ：利用視覺(jué)-語(yǔ)言模型（VLM）處理視覺(jué)化文本

3. 效率突破 ：?jiǎn)蝹€(gè)視覺(jué)token可承載3-4倍文本信息量

• 訓(xùn)練數(shù)據(jù)：多樣化渲染文本數(shù)據(jù)集

• 核心目標(biāo)：建立視覺(jué)符號(hào)與語(yǔ)義的映射關(guān)系

• 采用遺傳算法優(yōu)化參數(shù)：

• • 字體樣式

  • 版面布局

  • DPI分辨率

• 平衡點(diǎn)：壓縮率 vs 模型性能

• 監(jiān)督微調(diào)（SFT）

• 強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）

• OCR輔助任務(wù)（提升文本識(shí)別精度）

指標(biāo)

提升幅度

對(duì)比基線

Token壓縮率

3-4倍

傳統(tǒng)文本token

推理速度

最高4倍

Qwen3-8B

訓(xùn)練效率

約2倍

常規(guī)SFT

LongBench得分

相當(dāng)/超越

同級(jí)LLM

戰(zhàn)略意義

1. 新范式互補(bǔ) ：與注意力機(jī)制優(yōu)化形成技術(shù)矩陣

2. 擴(kuò)展性突破 ：為百萬(wàn)級(jí)token處理鋪平道路

3. 跨模態(tài)增益 ：同步提升真實(shí)場(chǎng)景文檔理解能力

該研究預(yù)示AI系統(tǒng)處理超長(zhǎng)上下文的能力即將進(jìn)入新紀(jì)元，相關(guān)代碼已開(kāi)源。