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全能剪枝：重新思考并改善大型视觉语言模型的推理效率
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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，旨在提升大型视觉语言模型（LVLMs）的推理效率并降低计算成本。PAR通过自适应剪枝和自我监督学习，实现了性能与效率的优良平衡，展现出应对不同剪枝场景的灵活性。
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关键要点
- 该研究提出了一种名为“全能剪枝”（PAR）的新框架。
- PAR旨在提升大型视觉语言模型（LVLMs）的推理效率并降低计算成本。
- PAR通过自适应剪枝和自我监督学习实现性能与效率的优良平衡。
- PAR展现出应对不同剪枝场景的灵活性。
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