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长上下文推理压缩项目 APS 提出拓扑感知压缩，保长文档语义结构
The longer the contracts, case files and due diligence reports are, the more strained the GPU memory will be, and the more easily key clauses will be omitted: APS intends to adopt "topology-aware compression" to preserve the semantic structure of long texts.
研究任务与主要进展
法律+AI 跨背景团队发起的 APS 项目提出“拓扑感知压缩”路线，不以注意力分数为唯一依据，在压缩 KV 缓存时保留真实位置信息与语义结构。在 Qwen2.5-7B、32K 上下文、50% 缓存压缩的实验中，APS 长文本关键信息检索取得 9/9，十五项法律探针测试与未压缩基线持平。项目已完成工程验证，尚未设立融资主体，正寻求种子轮支持。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请阅读原文核验。
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