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TTR-Compressor：用测试时回归压缩序列
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AI 综述
2026年10月23日，arXiv cs.AI / cs.LG 发布论文，提出序列压缩方法 TTR-Compressor。该方法把序列压缩视为测试时回归问题：输入 token 定义一个回归任务，并在前向传播中用闭式解求出系数，作为压缩表示；回归问题本身通过反向传播端到端学习。报道称，该方法使视觉 token 减少 55.6%。目前该工作仍处于论文发布阶段，尚无后续实验复现、开源实现或其他进展的报道。
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最新进展10月23日 01:14
论文提出 TTR-Compressor，把序列压缩转为测试时回归，视觉 token 减少 55.6%。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月23日
- arXiv cs.AI / cs.LG 最新TTR-Compressor 用测试时回归做序列压缩，视觉 token 减少 55.6%
论文提出 TTR-Compressor，把序列压缩视为测试时回归问题，输入 token 定义一个回归任务，前向传播中用闭式解求出系数作为压缩表示，回归问题本身通过反向传播端到端学习。
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