LearnPrunerV2论文提出可学习渐进式Token剪枝
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LearnPrunerV2论文提出可学习渐进式Token剪枝
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AI 综述
2026年10月27日，LearnPrunerV2作者团队在arXiv发布论文，提出面向视觉-语言模型的可学习渐进式Token剪枝方法，通过引入可学习模块与影子token解决现有剪枝中判据不可靠及调度僵化的问题。该模型在LLaVA-v1.5上剪枝77.8%的视觉token仍能保留99.8%性能。研究还提出Budget-Deterministic Pruning方法建立硬件友好的固定每层预算调度机制，并在多个基准测试中持续超越先前最先进方法。
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最新进展10月28日 12:00
LearnPrunerV2：面向视觉-语言模型的可学习渐进式 Token 剪枝报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月28日
- arXiv · AILearnPrunerV2：面向视觉-语言模型的可学习渐进式 Token 剪枝
该论文提出 LearnPrunerV2，通过引入可学习模块与影子 token，解决现有 Token 剪枝中判据不可靠及调度僵化的问题，在 LLaVA-v1.5 上剪枝 77.8% 视觉 token 仍保留 99.8% 性能。模型通过 Budget-Deterministic Pruning 建立硬件友好的固定每层预算调度，并在多个基准测试中持续超越先前最先进方法。
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