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English(EN) PACE: A Unified Condense-and-Extract Paradigm for Fast VLM Inference

PACE框架通过优化视觉编码器和LLM来加速VLM推理

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员推出了一种新颖的免训练框架PACE，旨在加速视觉语言模型（VLM）的推理速度。PACE通过统一的压缩和提取范式优化视觉编码器和LLM，解决了现有方法的局限性。该框架包含一个自适应像素压缩器，用于在编码前对冗余视觉输入进行下采样，以及一个动态双注意力提取器，用于选择性地保留任务关键的视觉标记。与Qwen2.5-VL-7B集成后，PACE在仅使用10%视觉标记的情况下，实现了3.1倍的首个标记生成时间加速，同时保持了原始性能的93.8%。 AI

影响 加速VLM推理速度并降低计算成本，可能促进更广泛的应用和实时应用。

排序理由 该项目是一篇研究论文，详细介绍了一种加速视觉语言模型推理的新方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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PACE框架通过优化视觉编码器和LLM来加速VLM推理

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Junjie Liu, Shengyuan Ye, Xu Chen ·

    PACE：一种统一的压缩和提取范式，用于快速 VLM 推理

    arXiv:2608.27206v1 Announce Type: cross Abstract: Vision-Language Models (VLMs) demonstrate exceptional visual reasoning capabilities, yet their inference costs escalate rapidly with the proliferation of visual tokens. Existing visual token pruning methods exhibit two fundamental…

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