在长上下文压缩中，裁剪与总结是两种核心策略，目标相同但路径迥异。
裁剪：直接截断文本（如保留首尾片段），优势是零计算开销、保留原文措辞，适合代码、法律条文等需字面精确的场景；
劣势是可能丢失关键信息（如答案在末尾），且无法跨片段保留语义连贯性。
总结：用新语言重述原文核心，优势是保留全局语义、压缩率高（万字→百字），适合长文档问答；
劣势是引入幻觉风险（数字/专有名词失真）、计算成本高，且丢失原始表述，不适用于需引用原文的任务。
关键差异：裁剪保“形”（字面准确），总结保“神”（语义主干）。
实践中常采用混合策略——近期上下文裁剪保细节，早期内容总结保概要，兼顾速度与语义完整性。例如聊天机器人保留最近512 token原文，将更早历史压缩为摘要。
选择依据任务需求：需精确措辞选裁剪，需全局理解选总结。
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