SheafPrune视觉token剪枝方法发布

Xiaoyang Ma等作者发布论文，提出视觉 token 剪枝方法 SheafPrune。该方法用模态专属映射和稀疏文本-视觉图传递相关性，再在独立视觉图上传播分数并做节点度校正，在冻结语言模型前一次性保留硬 top-k 子集。 据论文描述，该选择器约 4.5M 参数，仅用语言建模目标端到端训练，并通过显式保留率条件让单个 checkpoint 适配所有预算。

AI 根据报道生成 · 55 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。