为什么大模型厂商给了 128K 的上下文窗口，却在计费上让长文本显著更贵？ 为什么 Claude 能 "吞下整本书"，但官方示例往往只展示几千字的文档？ 为什么所有大模型厂商都在卷 "更长上下文"，而真正做落地的产品经理却天天琢磨 "怎么把用户输入变短"？ 这些看似矛盾的现象，其实答案藏在一个长期被技术光环遮掩的真相里： 长序列，正在成为大模型应用里最昂贵的奢侈品 。 在当前主流的 Full Attention 机制下，计算开销会随着输入长度平方增长，序列一长，处理就变得 "又贵又慢"（见图 1）。针对这一核心难题，阿里 RTP-LLM 团队 提出了一种全新的后训练压缩方案： RTPurbo 。在不损失模型效果的前提下，实现了 Attention 计算 5 倍 压缩（见图 2）。 左图 1 ：长序列 Attention 计算成本瓶颈；右图 2 ： RTPurbo 极大降低 Attention 计算开销 总的来说， RTPurbo 采用了一种 非侵入式的压缩方法 ：通过分辨 LLM 内部的长程 Attention Head，仅保留关键 Head 的全局信息，对于剩下冗余的 Head 直接丢弃 远程 Tokens ...