TTR-Compressor 测试时回归压缩论文发布
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TTR-Compressor 测试时回归压缩论文发布
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AI 综述
2026年10月23日，arXiv 发布论文 TTR-Compressor。该方法将序列压缩重构为测试时回归问题，通过闭式解计算系数作为压缩表示，以替代传统的池化与投影方法。 在性能表现上，TTR-Compressor 在块级稀疏注意力场景中显著提升了 RULER 基准测试的性能。在多模态视觉 token 合并任务中，该方法仅需 55.6% 的视觉 token 数量，即可达到与标准 MLP merger 相当的效果。
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最新进展10月23日 12:00
TTR-Compressor 利用测试时回归提升序列压缩效率报道时间线
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10月23日
- arXiv · MLTTR-Compressor 利用测试时回归提升序列压缩效率
TTR-Compressor 将序列压缩重构为测试时回归问题，通过闭式解计算系数作为压缩表示，替代传统池化与投影方法。 在块级稀疏注意力中，该方法显著提升 RULER 基准测试性能；在多模态视觉 token 合并中，以 55.6% 更少的视觉 token 数量达到与标准 MLP merger 相当的效果。
本事件热度走势
- 可比范围当前
- 9
- 可比范围峰值
- 910月23日 15:00
- 近 24 小时变化
- –
02.557.510
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