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チューリング（東京都品川区）は、AIに適した形式で動画や画像のデータを高精度に保ちつつ効率的に圧縮する技術を開発した。特許出願中のこの技術は、自動運転AIやマルチモーダルAIのデータ活用を高速かつ高精度にする。

マルチモーダル大規模言語モデル（MLLMs）への関心が高まる中、チューリングの技術は、トークンの列に変換し、必要に応じて増減可能な可変長圧縮を実現。これにより、データ容量を削減しつつ、必要な画質や解析精度を維持する。

学習段階で「Tail Token Drop」という手法を用いることで、重要情報がデータ列の先頭に集約される設計となっている。また、トークン列から画像を再構成することができ、JPEGやWebPと比べて小さいバイト数で自然な画像を再現する。

チューリングは、論文「One-D-Piece: Image Tokenizer Meets Quality-Controllable Compression」で技術を公開し、テックブログで詳細を解説。モデルファイルとソースコードはApache License 2.0で商用利用が可能だ。