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OmniLLMs
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OmniFocus 压缩全模态 LLM 令牌，提高效率
研究人员开发了 OmniFocus，一种用于压缩全模态大语言模型（OmniLLMs）令牌序列的新颖方法。这种无需训练的方法通过独立估计视频和音频证据的重要性，解决了处理音频和视频输入的高推理成本问题。在 Qwen2.5-Omni 模型系列上的实验表明，OmniFocus 在低令牌保留率下仍能保持强劲性能，优于现有方法，并实现了显著的加速，同时准确性损失极小。
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OmniSelect 框架提升全模态大语言模型效率
研究人员推出 OmniSelect，一个旨在提高全模态大语言模型 (OmniLLMs) 效率的新框架。这种无需训练的方法根据音频和视频等不同模态与给定查询的相关性，动态调整令牌压缩策略。通过采用轻量级的 AudioCLIP 模型，OmniSelect 对输入进行分类并选择性地修剪令牌，在无需额外训练的情况下保留关键信息。