算法论文8
快手可灵：35%Token反超原模型，推理降42%
量子位
AI 摘要
快手可灵等团队：针对Omni - LLM计算浪费问题提出OmniSIFT框架。利用音视频非对称关系，仅保留35%Token，模型性能超原模型，推理时间降42%，为全模态模型高效推理提供新思路。
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仅保留35% Token，性能反超原模型！快手可灵等用视觉信息引导音频压缩，推理时间直降42%
Omni - LLM计算浪费严重，快手可灵等团队提出OmniSIFT框架。它利用音视频非对称依赖关系，通过时空联合剪枝压缩视频、视觉引导筛选音频Token，大幅减少Token数量，提升性能和推理效率。
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