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紫东太初GMC：少80%Token保多模态能力
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AI 摘要
紫东太初团队：针对视觉Token冗余问题，提出GMC核心集剪枝方法，有双阶段架构，零成本适配图文大模型，实验显示能大幅减少Token仍保持高性能，推动多模态模型落地。
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紫东太初推出GMC核心集剪枝方法，少80%Token仍满血保真多模态能力
视觉Token冗余是多模态模型高效推理与落地的瓶颈，传统筛选方法有缺陷。紫东太初团队提出GMC核心集剪枝方法，具双阶段架构，优势多，实验显示其能在减少Token同时保持性能。
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