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Pruning All-Rounder: Rethinking and Improving Inference Efficiency for Large Vision Language Models
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了一种名为“全能剪枝”（PAR）的新框架，旨在提高大型视觉语言模型（LVLMs）的推理效率。PAR通过自适应剪枝流程和自我监督学习，优化性能与效率的平衡，适应不同剪枝场景。
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关键要点
- 大型视觉语言模型（LVLMs）在推理效率上存在高计算成本的问题。
- 研究提出了一种名为“全能剪枝”（PAR）的新框架。
- PAR通过自适应组织剪枝流程，结合自我监督学习，优化性能与效率的平衡。
- 该框架展现出灵活性，能够适应不同的剪枝场景。
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