arXiv · cs.CL· Yuan Feng·· 21 天前精选AI 评分52
VisionWeave 论文提出弹性视觉表征编织能力，在 Qwen3.8-27B 上平均节省 43.0% token
VisionWeave: Weaving Elastic Visual Representations as a Native Capability of MLLMs
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Yuan Feng
发布时间：（北京时间）
阅读原始来源 · arxiv.org ↗完整链接与内容说明
https://arxiv.org/abs/2610.07987v1
本站目前仅有 AI 导读与摘要，未展示原文正文；技术细节、代码和完整结论请查看原始来源。
AI 导读
论文提出 VisionWeave，让多模态大语言模型端到端学习在何处及以何种粒度分配视觉表征。方法结合门控空间池化器与粒度路由器，通过自蒸馏在 Qwen3.5-4B 上验证并扩展到 Qwen3.8-27B，训练耗资超过 30K A100 GPU 小时。基于 Qwen3.8-27B，该方法在八个基准上平均节省 43.0% token 并保留 98.9% 原生性能，优于固定 50% 节省目标下仅保留 88% 性能的 token 剪枝基线；部署于 SGLang 时吞吐提升 2.3x，平均 TTFT 降低 54.4%，平均 TPOT 降低 60.6%。
推荐理由
论文给出了弹性视觉表征的端到端训练方案与 token 节省、性能保持和部署吞吐的实测数据，读者可对比 token 剪枝基线评估其取舍。
来源：arXiv · cs.CL · arxiv.org