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InternVL3.5-8B
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ET-Prune 框架通过动态剪枝视觉令牌优化多模态大语言模型推理
研究人员开发了 ET-Prune，一个新颖的框架，旨在通过动态剪枝视觉令牌来优化多模态大语言模型（MLLMs）的推理成本。与固定的剪枝比例不同，ET-Prune 通过将剪枝视为证据分配来适应富文本输入，识别并保护查询指定的数字或标签等关键信息。该方法将证据不确定性和密度转化为特定于样本的令牌预算，从而在质量-成本权衡方面取得显著改进。在 OCRBench-v2 和 MMBench v1.1 上的评估中，ET-Prune 在剪枝方法中取…
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新的审计方法评估MLLM中的视觉令牌溯源
一篇新的研究论文介绍了一种审计多模态大型语言模型（MLLM）中视觉令牌空间溯源的方法。该方法超越了传统的准确性指标，以评估模型正确答案是否可以追溯到支持它的特定视觉区域。研究表明，虽然准确性可能保持稳定，但不同的剪枝策略会导致可追溯性水平的巨大差异，从而影响模型的可靠性。提出的审计方法还显示出在批处理预填充速度和减少内存使用方面有潜在的收益，尽管有利的验证点不能保证任务通用压缩。