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苹果与杜克大学提出LensVLM长上下文压缩模型
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AI 综述
2026年10月14日，机器之心报道，苹果基础大模型团队与杜克大学提出 LensVLM，用于处理长上下文：模型先浏览覆盖全文的压缩页面，再调用展开工具细读与问题相关的页面。报道称，该方法以 4.3 倍有效压缩在七项文本问答评测中达到 68.9% 平均准确率，接近完整文本参照的 72.4%；以 Qwen3.5-9B-Base 为基础，经监督微调与 DAPO 强化学习训练后，15× 压缩下准确率从 18.1% 提升至 52.1%。目前进展停留在该方法与评测结果的公布。
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最新进展10月14日 16:01
苹果与杜克大学提出LensVLM，将长上下文压缩成图片并支持按需展开细读。报道时间线
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10月14日
- 机器之心 · 微信公众号苹果与杜克大学提出 LensVLM，将长上下文压缩成图片并支持按需展开细读
苹果基础大模型团队与杜克大学提出 LensVLM，让模型先浏览覆盖全文的压缩页面，再调用展开工具细读与问题相关的页面。该方法以 4.3 倍有效压缩在七项文本问答评测中达到 68.9% 平均准确率，接近完整文本参照的 72.4%；以 Qwen3.5-9B-Base 为基础经监督微调与 DAPO 强化学习训练，15× 压缩下准确率从 18.1% 提至 52.1%。
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