pym-particles

pym-particles 是一个实验性神经网络文件压缩系统，通过训练 Transformer 模型对单个目标文件进行过拟合，精准预测下一字节，并将预测概率分布交由算术编码器生成压缩比特流。其核心技术特点是主动利用过拟合（而非避免）、无 dropout/权重衰减等正则化、依赖模型置信度提升熵编码效率。适用于对特定高结构化文件（如日志、CSV、规整文本）追求极限压缩比的离线场景，不适用于通用实时压缩或加密敏感环境。