#视觉token剪枝

论文发现现行的 VLM 剪枝评测方式有漏洞，模型可能靠文本捷径蒙混过关。作者做了个 PAA-Bench 框架和 PCS 指标，8 种方法实测后发现压缩更多 token 未必更快，想给剪枝方法做评测的可以看看。

这篇论文用实测数据告诉你，在边缘设备上跑视觉大模型，最费电的不是看图片，而是生成文字。想省电？让它少说。

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。