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One Layer's Trash is Another Layer's Treasure: Adaptive Layer-wise Visual Token Selection in LVLMs

一层的垃圾是另一层的宝藏：LVLMs中自适应逐层视觉标记选择

Yongru Chen, Kai Zhang, Zeliang Zong, Yuchen Lu, Wenming Tan, Ye Ren, Jilin Hu

机构 * Hikvision Research Institute（海康威视研究院） ； Peking University（北京大学） ； East China Normal University（华东师范大学） 纠错

AI总结 提出自适应逐层视觉标记选择（ALVTS），通过轻量级选择器为不同层路由重要标记，实现高效压缩，在89%压缩率下保留96.7%精度。

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FloVerse: Floor Plan-Guided Multi-Modal Navigation

FloVerse：基于楼层平面图的多模态导航

Weiqi Huang, Shuangyi Dong, Jiaxin Li, Yifei Guo, Zan Wang, Wei Liang

机构 * School of Computer Science & Technology, Beijing Institute of Technology（北京理工大学计算机科学与技术学院） 纠错

AI总结 提出FloVerse任务统一PointNav、ObjectNav和ImageNav，构建FloVerse-1.6K数据集，并设计ThreeDiff两阶段模仿学习策略，利用楼层平面图先验提升导航性能。

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RAMEN: Resolution-Adjustable Multimodal Encoder for Earth Observation

RAMEN: 面向地球观测的分辨率可调多模态编码器

Nicolas Houdré, Diego Marcos, Hugo Riffaud de Turckheim, Dino Ienco, Laurent Wendling, Camille Kurtz, Sylvain Lobry

机构 * Institut National des Sciences de l'Univers (INSU), France（法国国家科学研究院） ； CNRS, France（法国国家科学研究中心） 纠错

AI总结 提出RAMEN，一种传感器无关的分辨率可调多模态编码器，通过将分辨率作为可控参数，在统一潜空间中实现多模态地球观测数据的连贯分析，并在PANGAEA基准上优于现有模型。

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