经典方法诸如差分脉冲编码调制 (DPCM)

差分脉冲编码调制（DPCM）是脉冲编码调制（PCM）的一种改进形式，其核心思想并非直接量化原始采样信号，而是先利用前一个或前几个样本的预测值来估计当前样本，随后仅对预测误差（残差）进行量化编码。该技术显著降低了数据中的冗余度，特别适用于具有高度时间相关性的信号，如语音和图像序列。尽管在现代深度学习与大规模模型训练中已较少作为核心算法直接使用，但其‘利用上下文信息压缩数据’的思想深刻影响了后续自适应编码与特征提取技术的发展。

在现代计算架构与人工智能生态中，DPCM 虽非大模型训练的主流基石，但其‘基于预测的残差编码’理念构成了现代压缩感知与高效数据传输的理论基石。在边缘计算与端侧大模型部署场景中，理解 DPCM 有助于优化模型量化后的数据吞吐效率。同时，其思想与当前流行的自回归模型（如 Transformer 中的 Attention 机制）在‘利用历史状态预测未来状态’这一本质逻辑上存在深层共鸣，是理解信号处理与神经网络特征提取之间桥梁的重要技术节点。