arXiv · cs.AI· Geng Li·· 10 天前AI 评分43
我们对 VLM token 剪枝的评估方式对吗？超越准确率与 token 数量的反思
Are We Evaluating VLM Token Pruning Right? Looking Beyond Accuracy and Token Count
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Geng Li
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.24740v1
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AI 导读
一项 arXiv 研究指出，VLM 视觉 token 剪枝的现有评估存在缺陷：聚合准确率可能掩盖剪枝方法是否真正识别关键视觉 token，而保留 token 数量也不能可靠反映端到端效率。作者提出 PAA-Bench 评估框架，并用 Random-Pass@k 和 Preservation-Constrained Speedup（PCS）分别衡量随机剪枝下的鲁棒性与共享保留目标下的最大端到端加速。在 8 种方法、3 个 VLM 骨干、9 个 benchmark 上的实验表明，更强的 token 压缩未必带来更高加速，效率排名随保留目标而变化。
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