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众所周知，大模型虽展现出强大能力，但存在计算成本高、复杂场景处理能力不足、实际应用中易受冗余信息和模态歧义干扰等问题，因此对其高效优化与能力提升的需求愈发迫切。当下对这一方向的研究热情高涨，创新多围绕模型压缩加速、复杂任务评估基准构建、冗余与歧义问题解决等展开。
本文精选了3篇前沿论文，拆解其思路、创新点，帮你一键复现、快速延伸。满满干货，点赞收藏不迷路~
Short-LVLM: Compressing andAccelerating Large Vision-Language Models by Pruning Redundant Layers
方法：先用校准集计算每个token在视觉-语言双模态中的注意力得分，保留Top-k重要token并基于其余弦相似度定位冗余层；对被剪层与其最近保留层的特征差做SVD得到低秩子空间，将该子空间投影到保留层权重以重构被剪特征；整个过程仅需一次前向校准，无需梯度更新，即可在7B-13B的多种LVLM上实现1.2-1.4倍推理加速且性能几乎无损。
创新点：
提出Token Importance Score，通过自注意与跨注意联合打分过滤冗余视觉-语言token，实现精准冗余层定位；
设计Subspace-Compensated Pruning，用SVD提取被剪层与保留层特征差的低秩子空间并投影权重，弥合层间差距；
构建Short-LVLM框架，训练无关、模型无关、兼容量化和token裁剪，实现即插即用的LVLM压缩。
总结：这篇文章首次揭示大视觉-语言模型“层间冗余+跨模态噪声”双重陷阱，并给出无需训练即可砍掉40%层仍保持96%性能的方案，直接颠覆“剪层必重训”的定式。
MPCC: A Novel Benchmark for Multimodal Planning with Complex Constraints in Multimodal Large Language Models
方法：作者从航班、日程、会议三大真实场景出发，用代码生成初始实例后人工过滤并标注跨模态约束，确保视觉与文本均不可或缺；为每个任务设置预算、时序、空间三类约束并按参数调节难度，使搜索空间从27倍增至617，同时保证每例至少存在一个可行解；最终用可行率与最优率双指标对13个MLLM进行系统评估，并分析提示策略、模型规模及失败模式，为约束感知的多模态规划指出改进方向。
创新点：
提出“多模态约束”概念并构建MPCC基准，首次系统评估MLLM在真实规划任务中处理跨模态复杂约束的能力；
设计预算、时间、空间三类可分级复合约束，将难度与搜索空间解耦，实现从EASY到HARD的平滑挑战；
通过双重人工校验与暴力最优解标注，确保每例都有唯一最优方案，为后续研究提供可复现的严格评估框架。
总结：这篇文章首次把“多模态+多约束”带进真实场景规划，用2700个任务揭示顶尖MLLM在预算、时间、空间三重夹击下平均可行率只有11%，直接暴露当前模型的规划盲区。
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Training-Free Class Purification for Open-Vocabulary Semantic Segmentation
方法：先用CLIP的图像-文本亲和生成初始类激活图，再用跨层自注意构建的自亲和矩阵精炼；随后计算精炼前后激活的IoU并设阈值剔除冗余类别，再对剩余类别按IoU聚类发现歧义组，在局部区域用LLM生成的细粒度描述重新投票定位；最终保留类别经argmax得到像素级分割，全过程无需训练，仅依赖一次前向推理。
创新点：
首次将类别冗余与视觉-语言歧义形式化为OVSS核心瓶颈，并用激活图一致性给出可解释量化指标；
提出两阶段无训练框架FreeCP，仅用IoU阈值+LLM细粒度描述即可滤除冗余并消解歧义；
设计即插即用模块，可与任何CLIP系方法无缝组合，在零额外训练条件下刷新八项基准SOTA。
总结：这篇文章把“零训练开放词汇分割”从原型微调升级为类别净化，直击海量冗余类别与视觉-语言歧义两大顽疾，让MaskCLIP等基线方法在八个基准上的mIoU瞬间提升10%+。
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