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TOOL · CL_80199 · Jun 9 · 04:00

新的 HACK++ 框架大幅降低了 VAR 模型内存和计算需求

研究人员开发了 HACK++，一个旨在显著降低视觉自回归 (VAR) 模型内存和计算开销的新框架。通过分析注意力头并将其分为“上下文”和“结构”类型，HACK++ 实施了一种无需训练的压缩方法。这种方法允许基于头功能和对历史尺度的依赖进行自适应预算分配，从而在不影响生成质量的情况下大幅减少注意力和缓存预算。