BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-12-09T00:00:00Z Pruning All-Rounder: Rethinking and Improving Inference Efficiency for Large Vision Language Models 💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。 📝 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。 🏷️ 标签 models 全能剪枝 推理效率 自我监督学习 自适应剪枝 视觉语言模型 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
