Para peneliti memperkenalkan CliffCompaction, sebuah teknik autocompaction yang dirancang untuk mengurangi biaya bagi agen pemrograman jangka panjang hingga 50% dalam konteks terbatas. Metode ini mempertahankan atau meningkatkan kinerja pada Terminal-Bench dan mencapai hasil terbaik di KernelBench dengan menjaga informasi yang dikompresi tetap setia melalui pemotongan alih-alih parafrase.

  • CliffCompaction menambah lebih dari 10 poin persentase pada Terminal-Bench dengan biaya kurang dari dua kali menjalankan konteks penuh.
  • Di bawah penskalaan waktu pengujian paralel, metode ini memungkinkan Kimi K2.6 menyamai Opus 4.7 dan melampaui Opus 4.6 serta GPT-5.3 Codex dengan biaya lebih rendah.
  • Teknik ini mencegah hanyutnya konteks dengan membuang keluaran yang dikompresi sebelumnya dan hanya beroperasi pada konten asli.
  • Pada KernelBench, metode ini mencapai percepatan kernel CUDA sebesar $2.23 imes$ setelah 200 langkah dan $3.58 imes$ setelah 400 langkah.
  • Implementasi API-proxy yang agnostik terhadap kerangka kerja telah dibuka secara sumber terbuka untuk digunakan dengan Claude Code, Codex, dan alat lainnya.

CliffCompaction membuat pertukaran kinerja-biaya dari penskalaan waktu pengujian lebih efisien, mempertahankan pembelajaran berkelanjutan selama sesi yang melebihi satu juta token.