“苏集创”是依托苏州大学国家技术转移中心（苏州大学知识产权运营中心），紧密围绕苏州产业创新集群布局，以苏州大学等国内外知名高校、科研院所、技术创新中心的集成创新成果为标的，构建科技、产业、资本深度融合的成果发布平台。
本期向大家推介的是苏州大学在人工智能领域的一项成果：大模型通用指令压缩方案
成果简介：本成果核心创新在于利用大模型自身能力对指令进行“自压缩”，结合轻量级连接器与可学习记忆标记，实现超长提示的高效编码与还原，压缩比高达12倍，从而缓解硬件计算压力，提升大模型推理速度。成果覆盖文本与多模态输入，通过“独立压缩”机制构建“缓存库”避免重复指令压缩计算，进一步提升方法效率与可扩展性。针对多模态模型，成果通过聚合视觉信息至文本隐空间，有效缓解视觉令牌冗余问题，内存占用降低70%。在中英文、多任务测试中，该方案在保持或提升模型性能的同时，显著降低资源开销，具备良好的通用性与实用价值。相关成果：发明专利1项，CCF-A类会议论文3篇，SCI一区期刊1篇。
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