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RESEARCH · CL_357590 · Nov 14 · 05:00

新研究通过优化管线和KV缓存压缩增强VLM推理能力

两篇新研究论文提出了改进视觉-语言模型（VLM）推理能力的方法。第一篇论文介绍了一种多阶段优化管线，包括动态解码策略，以增强VLM在自动驾驶任务中的表现，显示出29.7%的性能提升。第二篇论文提出了TraceKV，一个用于压缩VLM中KV缓存的框架，该框架在保持近乎无损的推理准确性的同时，显著降低了内存使用并提高了解码速度。