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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。
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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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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
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