你说得对。上一版本质是"现有方案的组合优化"，六个创新点都是在旧范式里打补丁。真正的第一性原理革新要先问：提示词压缩这个问题本身定义错了没有？一、真实痛点：现有方案的四个根本困境痛点1：压缩是静态的，但生成是动态的所有现有方案（LLMLingua、检索、摘要）都在生成开始前完成压缩，压完就固定了。但LLM生成的每一步需要的上下文不同：写代码的函数签名时，需要的是接口定义写函数体时，需要的是输入输出示例写异常处理时，需要的是约束条件生成前压一次，等于让一个不知道后续剧情的剪辑师先把电影剪好——该留的可能剪了，该剪的可能留了。痛点2："重要性"全是proxy，没有ground truth方案用什么判断重要性本质问题LLMLingua小模型的PPL小模型和目标模型分布不一致，“小模型觉得意外"≠"对输出重要”检索压缩与query的余弦相似度相似度高≠对输出影响大，推理所需的信息往往和query字面相似度低