根据@hyperbolic_labs，LLoCO在所有测试数据集上均超越基线方法（来源：@hyperbolic_labs，2025年8月20日）。根据@hyperbolic_labs，该方法在使用30倍更少的token情况下匹配32k上下文模型表现（来源：@hyperbolic_labs，2025年8月20日）。根据@hyperbolic_labs，相比未微调的压缩方案，LLoCO带来+13.64分的评分提升（来源：@hyperbolic_labs，2025年8月20日）。该帖子未提供与加密货币或市场影响相关的信息（来源：@hyperbolic_labs，2025年8月20日）。