يقدم الباحثون تقنية CliffCompaction، وهي طريقة ضغط ذاتي مصممة للوكلاء الذين يتعاملون مع ملايين الرموز (tokens)، مما يقلل التكاليف بنسبة تصل إلى 50% ضمن سياق محدود. تحافظ الطريقة على الأداء أو تحسّنه في Terminal-Bench وتحقق نتائج رائدة في KernelBench من خلال الحفاظ على دقة المعلومات عبر الاقتطاع بدلاً من إعادة الصياغة.
- يضيف CliffCompaction أكثر من 10 نقاط مئوية على Terminal-Bench بتكلفة أقل من تشغيلين كاملين للسياق.
- تحت قياس الأداء المتوازي أثناء الاختبار، يتيح ذلك لـ Kimi K2.6 مساواة Opus 4.7 وتجاوز Opus 4.6 وGPT-5.3 Codex بتكلفة أقل.
- تمنع التقنية انحراف السياق من خلال عدم ضغط عملية الضغط أبداً، حيث تعمل فقط على المحتوى الأصلي وتتجاهل المخرجات السابقة.
- في KernelBench، تصل إلى تسريعات لنواة CUDA بنسبة $2.23 imes$ بعد 200 خطوة و$3.58 imes$ بعد 400 خطوة.
- تم فتح شفرة واجهة برمجة التطبيقات (API-proxy) المستقلة عن الهيكل العام للاستخدام مع Claude Code وCodex وأطر العمل الأخرى.
يجعل CliffCompaction المقايضة بين الأداء والتكلفة في قياس الأداء أثناء الاختبار أكثر كفاءة ويحافظ على التعلم المستمر عبر جلسات تتجاوز مليون رمز.