研究者探索了将gzip压缩算法用于语言建模的可行性。该方案基于压缩与预测等价性的原理，即每个预测模型本质上是一个压缩器，所有压缩算法都可作为预测模型。
bzip3作为BZip2的精神继承者正式发布。该项目采用阶数为0的上下文混合熵编码器、基于后缀数组的快速Burrows-Wheeler变换，以及结合LZ77风格字符串匹配与PPM风格上下文建模的RLE算法，实现了更高的压缩效率和性能表现。