概要:根据 VLA 中主干 LLM 模型每层注意力图中 tokens 值分布,针对性地进行网络优化和重要度区分,达到准确信息注入和剪裁的目的,兼顾整个系统的性能和效果;
声明:上述声音采用 AI 合成,解析内容为原创;解析仅针对该文发布时,arxiv 上已公开被解析论文的最新版本的内容进行;其中所有涉及原论文的图、数据都引用自原论文,如涉及侵权,请及时联系删除;人工解读,难免有错误遗漏,如有发现及时联系修改;如需要深入研究建议阅读原文;


概要:根据 VLA 中主干 LLM 模型每层注意力图中 tokens 值分布,针对性地进行网络优化和重要度区分,达到准确信息注入和剪裁的目的,兼顾整个系统的性能和效果;
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