Understanding is Compression

文章逻辑结构清晰，从提出问题、阐述理论基础、介绍方法细节到展示实验结果和讨论，层层递进。核心论点“理解即压缩”贯穿全文，并通过不同数据类型的具体实现和实验结果予以支撑。

强项: 针对不同数据类型（图像、视频、音频、文本）设计了具体的实现方案，考虑了不同模型的特性和局限性。, 实验设计全面，使用了多种标准数据集对不同数据类型的压缩性能进行评估。, 与多种最先进的传统算法及基于大型模型的方法进行了详细比较，提供了量化结果（压缩比、PSNR、FID等）。, 报告了实验所用模型的选择、微调方法和数据集分割细节。
弱项: 部分方法细节（如特定tokenization过程、有损视频压缩中DCVC与DDPM结合的具体实现）描述相对简略。, 某些基线比较结果直接引用自其他文献，复现性依赖于参考文献的完整性。

通过在多个标准数据集上对不同数据类型（图像、音频、视频、文本）进行的广泛实验，并与多种基线方法进行比较，提供了强有力的证据支持其核心论点（基于理解的压缩优于传统方法）。实验结果以表格和图表形式清晰呈现。

核心思想是将大型模型的理解能力与数据压缩深度结合，提出超越传统信息论框架的新范式，这一点具有较高的原创性。虽然有先行工作探索了基于LLM的文本压缩，但本文系统性地将该思想扩展到图像、视频、音频等多种数据类型，并取得了显著优势，是重要的进展。

研究结果表明基于大型模型的理解范式在数据压缩领域具有巨大的潜力，有望突破传统方法的极限。特别是在6G通信等对数据效率要求极高的未来应用场景中，该研究可能带来革命性的影响。提出的框架和实验结果为后续研究开辟了新的方向。

强项: 概念阐述清晰，语言正式准确。, 方法描述条理分明，易于理解（尽管部分细节需参考引用文献）。, 实验结果呈现清晰，图表易于阅读。
改进点: 无