ByteDance（字节跳动）

Just Noticeable Difference Modeling for Token Compression in Vision-Language-Action Models

视觉-语言-动作模型中用于令牌压缩的刚可察觉差异建模

Zhuoyuan Li, Rui Zhao, Jin Wang, Hanwei Zhu, Cong Zhang, Giuseppe Valenzise, Weisi Lin, Kin-Man Lam

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Bytedance Inc.（字节跳动公司） ； Shandong University（山东大学） ； CNRS（法国国家科学研究中心） ； CentraleSupelec（中央理工学院） ； Université Paris-Saclay（巴黎萨克雷大学） 纠错

AI总结 本文针对视觉-语言-动作模型的令牌压缩问题，提出Action-JND方法，通过动作容忍度准则优化压缩，在LIBERO基准实验中提升了激进压缩下的压缩可靠性。

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