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AI4AI
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新的AI框架解决多模态大语言模型中的视觉标记剪枝问题
研究人员正在开发新的方法来优化多模态大语言模型（MLLMs），通过剪枝计算成本高昂的视觉标记。一种方法MAP通过学习中间层注意力来预测视觉标记的重要性，在只保留一小部分标记的情况下实现了显著的性能保留。另一种方法RoRA侧重于面向角色的区域分配，将保留的标记视为具有特定功能以提高效率。第三个框架AutoPrune采用AI4AI方法，通过专门的领域特定语言让大语言模型设计自己的剪枝算法，在各种基准测试中都显示出有效性。
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Mage-VL模型通过新颖的编解码器原生方法提供高效的实时视频理解能力
研究人员开发了Mage-VL，这是一种新颖的多模态基础模型，旨在实现高效的实时视频理解。与均匀处理每一帧的传统模型不同，Mage-VL采用自定义分词器Mage-ViT，通过运动矢量和稀疏锚定帧及预测帧的残差能量选择性地编码动态区域。这种方法将视觉标记消耗量减少了75%以上，同时保留了时空上下文。Mage-VL在大量图像和视频帧数据集上进行了训练，在静态任务上表现出与Qwen3-VL-4B等更大模型相当的性能，在视频理解和空间推理方面超…