论文称语言模型等价于单调压缩
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论文称语言模型等价于单调压缩
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AI 综述
Noam Mazor、Andrew Morgan 和 Rafael Pass 发表论文，称 LLM（形式化为下一 token 预测器）与单调压缩算法等价：两者可相互构造，误差最多相差 2。单调压缩指编码过程保持输入顺序的压缩算法。 论文进一步称，单调性是这一等价关系成立的必要条件，当且仅当密码学上的无穷频繁单向函数存在；并据此提出分布的 next-bit 伪熵等价于该分布的单调不可压缩性。 论文已投稿 ICLR 2027，上述结论来自论文自身，尚待同行评审。
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最新进展10月9日 12:00
语言建模即单调压缩：LLM 与单调压缩算法的理论等价性研究报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月9日
- arXiv：cs.AI语言建模即单调压缩：LLM 与单调压缩算法的理论等价性研究
一项理论研究证明，LLM（形式化为下一 token 预测器）与单调压缩算法等价，两者可相互构造且误差仅相差至多 2。研究进一步表明，单调性是该等价关系成立的必要条件，当且仅当密码学上的（无穷频繁）单向函数存在。作为推论，分布的 next-bit 伪熵概念等价于该分布的单调不可压缩性。
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