约翰霍普金斯大学提出 SELFCOMPACT：让语言模型智能体自主决定何时压缩上下文

约翰霍普金斯大学提出 SELFCOMPACT，让模型自身决定何时及如何压缩上下文，无需微调或外部监督。该方法结合压缩工具与轻量级评分规则，在六项基准、七个模型上匹配或超越固定间隔摘要，数学任务最高提升 18.1 分，智能体搜索提升 5–9 分，每题成本降低 30–70%。