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SeedBench
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新框架揭示视觉语言模型中的隐藏不稳定性
研究人员发现视觉语言模型（VLMs）中存在一种隐藏的不稳定性，而标准的输出级评估无法捕捉到这一点。一个新的评估框架衡量内部嵌入漂移、光谱敏感性和结构平滑度，揭示了模型在保持正确答案的同时，其内部表征可能发生显著变化。研究发现，尽管更大规模的模型准确率更高，但它们对扰动的敏感性相似甚至更高，并且不同任务受这些扰动的影响方式也不同。
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LightKV 通过压缩视觉 token 来减小 LVLM KV 缓存大小和计算量
研究人员开发了 LightKV，一种新的方法来减少与大型视觉语言模型 (LVLM) 相关联的 GPU 内存开销。通过利用视觉 token 嵌入中的冗余并使用提示感知引导，LightKV 在预填充阶段压缩这些 token。该方法可以将视觉 token 的 KV 缓存大小减半，并将计算量减少高达 40%，同时保持性能。