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Avut

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  1. RESEARCH · CL_128785 ·

    新方法解决全模态LLM的令牌压缩问题以提高效率

    两篇新的研究论文提出了压缩全模态大语言模型(OmniLLMs)令牌序列的方法,以降低推理成本。第一篇论文DASH,使用音频线索动态分割序列,并采用三信号估计器保留重要令牌,在AVUT和VideoMME等基准测试中实现了更高的压缩率和有竞争力的准确性。第二篇论文OmniFocus,采用查询引导式方法,独立估计视频和音频令牌的重要性,旨在减轻模态偏差并保持一致性。OmniFocus在Qwen2.5-Omni模型系列上展示了强大的性能,在准…