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arXiv cs.AI@Tinghao Wang, Yichen Guo, Rui Huang, Zheng Lu, Qizhe Zhang, Chenxi Li, Yuan Zhang, Jiajun Cao, Zhirong Shen, Yaosong Du, Guangyan Gan, Wenya Wang, Lin William Cong, Shanghang Zhang
推荐理由：这篇论文的TOPS方法能在剪掉近八成视觉token的同时保持甚至提升模型性能，很实用。
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6月26日
11:34
论文提出TOPS方法，从第一原理出发构建Token最优保留集。该方法基于任务相关性、信息覆盖和语义多样性三个原则。在7个MLLM骨干（如LLaVA-NeXT）和14个基准上，TOPS优于此前方法。在LLaVA-NeXT上，去除77.8%视觉token后，7B模型保持100.0%性能，13B模型提升至100.6%。结果表明剪枝冗余token可减轻幻觉。
6月16日
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6月12日
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