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让大模子像东谈主类相似阅读！通过精读略读竣事性能与后果的双重飞跃。
在长高下文场景中，Transformer 架构的二次酌量复杂度让推理速率急剧下落，而东谈主类濒临长文档时却能无拘无束——咱们不会逐字阅读整本演义，而是对要道情节精读，对配景形色略读。
来自清华大学、鹏城实验室与阿里巴巴畴昔生涯实验室的救济商讨团队发现：现存任务关连的压缩步伐不仅堕入后果瓶颈——要么一次性加载全文（后果低），要么自总结逐渐压缩（速率慢），更难以兼顾"保留要道信息"与"保捏当然言语可解释性"。
受东谈主类阅读解析启发，他们提议全新框架 RAM（Read As HuMan），初度将"精读 + 略读"的搀杂政策引入高下文压缩，不仅在多个长文本基准上获得超卓发达，更在平均 1.6 万 token 的输入上竣事12 倍端到端加快。
像东谈主类相似阅读：精读蹙迫执行，略读配景执行
商讨团队从解析科学中吸收灵感：东谈主类阅读时会动态分拨注主意——对与目标高度关连的执行进行精读（close reading），保留一谈语义细节；对次要配景信息袭取略读（skimming），快速索求中枢语义。
RAM 将这一转为漂浮为可酌量的自安妥压缩政策：
精读区：高关连片断完竣保留原始文本，确保要道信息零亏欠，防守当然言语可解释性
略读区：低关连片断通过查询指引压缩为单个语义向量，极致削减冗余执行
搀杂暗示：精读文本与略读向量按原规则拼接，酿成"显式 + 隐式"搀杂高下文，既保留要道细节又大幅缩利害度
更要道的是，RAM 突破了现存步伐的后果瓶颈：统统片断与查询并行编码，透顶躲闪了全文一次性加载的二次复杂度，也开脱了自总结压缩的串行恭候，信得过竣事"压缩即推理"的高效活水线。
授东谈主以渔：让模子学会"何时精读、何时略读"
仅有政策不够，何如让模子精确判断"哪些执行值得精读"？RAM 引入对比学习优化决议畛域：
愚弄正负样本对（含谜底片断 / 无关片断）检察查询 - 片断关连性判别器
通查询指引的注主意计总酌量片断蹙迫性，动态决定段落的保留（精读）和压缩（略读）
略读历程袭取查询指引加权平均：对每个 token 酌量与查询的相似度，聚焦索求与任务关连的语义"精华"
这种贪图使 RAM 在检察阶段仅需单次检察，即可泛化至多种任务（问答、纲目）与恣意压缩比例（2x – 32x）。更令东谈主惊喜的是，尽管检察时最大长度仅 2 万 token，RAM 在 3.2 万 tokens 的 NarrativeQA 测试中性能反超未压缩原文，展现出弘远的长度外推能力——它学会的不是追溯固定格式，而是组合式语义表征。
履行出真知：后果与性能的双重飞跃多种任务上发达出色
在 NaturalQuestions、HotpotQA 等四大问答基准与 MultiNews 纲目任务上，RAM 以 LLaMA-3.1-8B 和 Qwen3-4B 为基座，在 4x/8x 压缩下均展现出优胜性能。以 Qwen3-4B 为例，4x 压缩时 EM 分数达 66.59（输入原文时 32.77），解释压缩非但未挫伤性能，反而通夙昔噪陶冶了推理质地。
12 倍加快，长文秒级反应
在平均 1.6 万 token、最长 3.2 万 token 设置的 NarrativeQA 数据集上，RAM 端到端蔓延仅0.20 秒（32x 压缩），比较于输入原始教唆词（端到端时延 1.23 秒）——提速约 6 倍。压缩阶段耗时仅 0.08 秒，信得过竣事"压缩老本可忽略"。
压缩鲁棒性：从 2x 到 32x 稳如磐石
当压缩率从 2x 陶冶至 32x，RAM 的 EM 分数仍厚实高于基线。这解释 RAM 在各式压缩率下的发达具有鲁棒性，从 2 倍压缩率到 32 倍压缩率稳如磐石。
总结
RAM 的职责为长高下文 LLM 部署提供了新范式：它不再将压缩视为"不得已的融合"，而是通过模拟东谈主类解析政策，将后果与性能漂浮为协同增益。
步伐论转变：初度将"精读 + 略读"搀杂政策算法化，封锁后果 - 保真度量度
工程突破：并行化贪图使压缩老本趋近于零，信得过吹法螺工业级及时需求
解析启示：解释鉴戒东谈主类信息惩办机制，可为 AI 系统贪图提供弘远灵感
当大模子学会像东谈主类相似"有要点地阅读"，长文本不再是包袱，而是可高效独霸的学问海洋。RAM 不仅压缩了高下文长度，更压缩了 AI 与东谈主类解析之间的距离。
论文标题：
Read As Human: Compressing Context via Parallelizable Close Reading and Skimming
论文聚合：
https://arxiv.org/abs/2602.01840
代码聚合：
https://github.com/Twilightaaa/RAM
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— 完 —
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