HyperZip：通过基于超网络的个性化扩散大语言模型实现高效数据压缩

研究人员提出基于扩散大语言模型（dLLM）与多 Token 预测（MTP）的高效数据压缩框架 HyperZip。针对扩散压缩中吞吐量与压缩率的权衡难题，HyperZip 利用超网络从上下文表征生成特定数据更新，无需昂贵微调即可适配目标数据。实验显示，HyperZip 在压缩率与速度之间取得了优于 SOTA 基线的权衡表现。