COMI团队提出了一种新型长文本压缩方法，通过边际信息增益（MIG）优化相关性与多样性，解决了高压缩率下性能下降的问题。在32倍压缩下，该方法显著提升了模型推理能力，确保多样化信息的保留，推动了大模型的轻量化与实用化。
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