提出Entropy-Aware Dense Pruning (EADP),通过熵感知的密集视觉剪枝和子模最大化令牌选择,解决视觉语言模型中的文本噪声和冗余问题,在严格令牌预算下保持细粒度视觉线索,在多个多模态基准上取得SOTA性能。
机构:上交
来源:arXiv 2607.02484 | AI4Papers 论文推荐平台