MLFont机器学习字体切片框架发布

2026年10月20日，研究人员Quan Wang与Yiran Mao在arXiv发布MLFont框架。该框架旨在优化Web字体切片策略，通过机器学习提升低延迟排版性能。 MLFont采用三阶段流程，结合Online LDA或DNNTM算法与遗传算法，从语料库中学习切片策略。在CJK字体场景下，该框架显著降低了3G网络环境中的单字延迟。 在包含20个网站的基准测试中，MLFont实现了1.56倍至6.09倍的冷缓存加速效果。具体而言，其使3G环境下的单字延迟降低了56.7%至75.3%，验证了算法在实际应用场景中的有效性。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。