English(EN) PACE: Pareto-Adaptive Compression for Efficient Native MLLMs

新的PACE框架将原生MLLM压缩，FLOPs减少2倍以上

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-31 04:00

研究人员开发了PACE，一个专为原生多模态大语言模型（原生MLLM）设计的创新压缩框架。与之前针对ViT模型的旧方法不同，PACE解决了无ViT原生MLLM的独特挑战，这类模型直接对像素块进行分词，可能存在显著的视觉标记冗余。PACE分析标记的可辨别性和跨维度冗余以优化压缩，在仅保留25%-50%视觉标记的情况下实现近乎无损的性能。该方法使FLOPs减少2倍以上，在不损害准确性的前提下提高了效率。 AI

影响这项研究可能显著提高原生多模态LLM的效率，从而实现更广泛的部署和更快的推理。

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arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Lei Tian, Chunzheng Zhu, Kai Wu, Yifan Zhang, Haihua Yang · 2026-10-31 04:00

PACE: 帕累托自适应压缩，实现高效原生大模型

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