EDU-based Context Compressor: сжатие длинного контекста через иерархическое дерево смысловых единиц

Обнаружено: Даже o3 от OpenAI ломается при сжатии длинных текстов — Tree Edit Distance (метрика точности структуры) 8.0, модель «сплющивает» иерархию или выдумывает несуществующие подразделы. Метод EDU-сжатия позволяет сжимать длинные документы (15 статей, 40 тысяч слов) в 7 раз без потери причинно-следственных связей. Фишка: не пересказывай, а укажи координаты. Модель строит дерево смысловых единиц с индексами [12–18], [34–39] → ранжирует по релевантности → восстанавливает в исходном порядке. Tree Edit Distance 5.67 вместо 8.0 — точнее топовой модели.