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当大模型训练成本飙升、数据枯竭,推理阶段扩展Test-Time Scaling(TTS)成研究热点。论文提出四维正交分析框架,梳理主流技术路线,提炼发展路径,给出操作指南与未来思考,本周六将直播分享该综述。

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东方理工大学沈晓宇团队提出HiDrop,基于MLLM不同层功能差异,设计出延迟注入、凹金字塔式剪枝和提前退出的视觉Token压缩策略。实验显示,它能压缩约90%视觉Token,保持98.3%性能,实现训练填充加速。

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