arXiv · cs.AI· Shreya Sajid·· 18 天前AI 评分29
AudioTETRIS：基于过渡重要性信号消除 token，实现高效音频 LLM
AudioTETRIS: Token Elimination via Transitional Importance Signals for Efficient Audio LLMs
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Shreya Sajid
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.13600v1
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AI 导读
AudioTETRIS 是一个 training-free 的两阶段框架，利用音频编码器的表示几何作为声学先验，计算逐 token 融合分数并跨 decoder 层进行渐进式 top-k token 选择。在 Qwen2-Audio-7B、Phi-4-Multimodal 和 Audio Flamingo 3 上，仅用 25% 音频 token 即可在多项语音任务上保持接近未压缩的性能，并在中等压缩率下达到或超过全 token 准确率，持续优于现有 training-free 基线。
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