研究人员开发了一种新颖的在线Token剪枝方法，旨在提高多模态大语言模型（MLLMs）在3D问答任务中的效率。该方法将输入帧投影到共享的体素空间，识别并剪枝空间重叠的区域，以在图像Token进入语言模型之前减少冗余。该方法无需额外训练，可将Token使用量减少高达50%，并在应用于Qwen2.5-VL-7B和Qwen3-VL-8B等模型后，在ScanQA、SQA3D和OpenEQA-HM3D等基准测试中表现出性能提升。 AI
影响 该方法可以显著降低3D AI应用的计算成本，实现更高效的处理，并可能带来更广泛的应用。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍3D问答新方法的论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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