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English(EN) CoVeR: Coverage-Based Token Pruning for Multi-View 3D Reasoning in VLMs

新的CoVeR方法为视觉语言模型（VLM）中的三维推理剪枝视觉令牌

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

研究人员开发了CoVeR，一种在处理由多视角图像表示的三维场景时，用于剪枝视觉语言模型（VLM）中视觉令牌的新颖方法。该技术解决了使用多视角产生的冗余令牌问题，这可能导致计算成本高昂。CoVeR是一种确定性的、无需训练的选择器，它使用令牌坐标来确保场景的完整空间覆盖，同时遵守确切的令牌预算，克服了先前基于重要性或体素化方法的局限性。实验表明，CoVeR在三维推理基准测试中显著优于现有的最先进方法，在大幅减少令牌数量的同时实现了高性能。 AI

影响 通过显著降低计算负载而不牺牲性能，从而实现视觉语言模型（VLM）中更高效的三维推理。

排序理由 该集群描述了一篇详细介绍改进视觉语言模型（VLM）新颖方法的研究论文。

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报道来源 [2]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Nhat-Tan Bui, Varshini Elangovan, Arun Reddy Anugu, Sreyas Mohan, Wei Ye, Dilin Wang, JQ Huang, Rakesh Ranjan, Aviral Chharia, Fernando De la Torre ·

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  2. Hugging Face Daily Papers TIER_1 English(EN) ·

    CoVeR: 基于覆盖率的VLMs多视图3D推理的Token剪枝

    CoVeR is a training-free spatial token selector that preserves 3D reasoning performance by enforcing exact budgets and full scene coverage across multi-view visual tokens.

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