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实体 Not All Visual Tokens Are Equally Safe to Remove:Consequence-Sensitive Visual Token Compression

Not All Visual Tokens Are Equally Safe to Remove:Consequence-Sensitive Visual Token Compression

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  1. RESEARCH · CL_193544 ·

    揭示了用于高效视觉令牌压缩的 VLM 新方法

    两篇新研究论文提出了用于压缩视觉语言模型 (VLM) 中视觉令牌以提高效率的方法。第一篇论文《并非所有视觉令牌都可以安全移除》（Not All Visual Tokens Are Equally Safe to Remove）引入了一种考虑后果的方法，优先为潜在错误成本较高的请求进行视觉计算。第二篇论文《VisionSelector》提出了一个端到端可学习的框架，该框架能够自适应地识别关键令牌，其性能优于启发式方法，并显著加快了推理速度。