一句话总结四大核心模块粗粒度（问题感知 PPL）：让"问题"接在文档后，问题困惑度越低 → 文档越关键 → 留下来。细粒度（对比 PPL）：看到问题前后 PPL 下降越多 → token 越关键 → 保留。动态压缩比 + 重排：关键文档少压、放首尾；冷门文档狠压。子序列恢复：用 LCS 把答案中的人名/术语回贴到原文，避免"切碎"。提示词压缩技术： LongLLMLingua2 实际计算过程LongLLMLingua2 最大的突破是彻底抛弃了"困惑度"这套复杂的计算方式，把提示词压缩变成了一个简单的"二分类问题"：给每个token打个分，0分直接删，1分必须留。它的速度比LongLLMLingua1快3-6倍，效果更好，是现在工业界的绝对首选。一、先搞懂：LongLLMLingua2 是怎么"学会"压缩的？收集了几十万条不同任务的"问题+上下文+答案"数据把这些数据喂给GPT-4，让GPT-4标注：“在这段上下文里，哪些token是回答这个问题必须保留的？”用这些GPT-4标注的数据，训练了一个很小的
