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LeCun团队近期深入研究了大型语言模型（LLM）在语义压缩方面的表现，并将其与人类的处理方式进行了对比。通过提出一个新的信息论框架，他们分析了LLM和人类在语义压缩策略上的差异。研究发现，LLM倾向于采用极致的统计压缩方法，以高效处理海量数据；而人类则更注重保留细节和语境，从而实现更深层次的理解和表达。