深度分析 以度量傳輸衡量視覺文本壓縮：代理成本、TE 分數與無標籤決策路由 背景：視覺文本壓縮透過將文字渲染為影像並重編碼以降低 token 數。方法：本文把 ViT 的 patch 編碼表述為推前映射，將損失分解為精準度與覆蓋兩項成本，並用無標籤探針估計以產生輸入層級的路由與局部重編碼機制。結果：在 24 個基準上，該無標籤規則能匹配多數資料集的最佳路徑並提升整體效能。
