ACM MM

Seeing is Free, Speaking is Not: Uncovering the True Energy Bottleneck in Edge VLM Inference

眼见无需耗能，言语却要代价：揭示边缘视觉语言模型推理中的真正能量瓶颈

Junfei Zhan, Haoxun Shen, Mingang Guo, Zixuan Huang, Tengjiao He

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深圳先进技术研究院） ； Jinan University（暨南大学） 纠错

AI总结 研究边缘VLM推理的能量瓶颈，通过系统能量分析发现平均推理功率恒定，输出令牌耗时多是关键，图像复杂度因输出长度影响能量，揭示视觉令牌修剪局限，控制输出长度能大幅节能。

Comments Accepted to ACM MM 2026. 10 pages, 5 figures

AffordanceSAM: Segment Anything Once More in Affordance Grounding

可负担性语义分割模型：在可负担性基础上再次分割任何事物

Dengyang Jiang, Zanyi Wang, Hengzhuang Li, Sizhe Dang, Teli Ma, Wei Wei, Guang Dai, Lei Zhang, Harry Yang, Mengmeng Wang

机构 * SGIT AI Lab（SGIT人工智能实验室） ； NWPU（西北工业大学） ； HKUST（香港科技大学） ； XJTU（西安交通大学） ； HUST（华中科技大学） ； ZJUT（浙江工业大学） 纠错

AI总结 研究聚焦全监督可负担性基础，提出AffordanceSAM，通过设计适应模块和标注数据集，以三阶段训练方式扩展SAM泛化能力，在AGD20K基准上达最优性能，展现强大泛化能力。

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