中科院团队提出GMC核心集剪枝方法，解决视觉语言模型Token冗余问题。该方法免训练，通过互补证据筛选和群体信息传输，保留关键视觉信息，减少80%以上Token，性能保持99%以上，并抑制幻觉，兼容Qwen、LLaVA等模型，提升推理速度，降低显存占用。