本文提出压缩‑预测‑资源智能效率（CPR‑IE）度量，用于在部署约束下比较智能系统。度量由表示经济性、预测质量和资源负担三部分组成，记为 $I(C,P,T)$。分析分为原始资源消耗的表示方式和属性的聚合方式。采用比例增量组合得到对数累计负担，使用上下文无关比例响应得到对压缩、预测和负担的幂响应。通过参考归一化实现统一表示。我们证明了帕累托一致性、单位不变性、边界行为、权衡恒等式、排序稳定区间以及跨任务聚合。父模型采用对数线性形式明确交互限制，进一步结果给出基数与序数识别、次高斯有限样本排序保证、指数不确定性下的鲁棒选择以及确定性后悔界。最小描述长度、算法复杂度、适当评分规则、变分推断和兰道尔原理提供测量动机，但并不决定公式本身。CPR‑IE 是构造的效率表示，而非普遍定律或智能定义。
点评：CPR‑IE 为多维资源约束下的系统比较提供了统一框架，理论性质完整，适用于跨任务评估。