IJCV

Structural Pruning of Large Vision Language Models: A Comprehensive Study on Pruning Dynamics, Recovery, and Data Efficiency

大型视觉语言模型的结构剪枝：对剪枝动态、恢复和数据效率的全面研究

Yiran Huang, Lukas Thede, Massimiliano Mancini, Wenjia Xu, Zeynep Akata

机构 * Technical University of Munich, Germany（慕尼黑技术大学，德国） ； Munich Center for Machine Learning, Germany（慕尼黑机器学习中心，德国） ； Helmholtz Munich, Germany（海德堡-慕尼黑赫尔姆霍尔茨研究中心，德国） ； University of Tübingen, Tübingen AI Center, Germany（图宾根大学，图宾根人工智能中心，德国） ； University of Trento, Italy（特伦托大学，意大利） ； Beijing University of Posts and Telecommunications, China（北京邮电大学，中国） 纠错

AI总结 本文研究了通过结构化剪枝压缩现有大型视觉语言模型的方法，发现宽度剪枝在低资源环境下表现更优，结合监督微调和隐藏状态蒸馏可实现高效恢复，仅需5%的数据即可保持95%性能。

Comments Accepted at International Journal of Computer Vision (IJCV) 2026

PDF-WuKong: A Large Multimodal Model for Efficient Long PDF Reading with End-to-End Sparse Sampling

PDF-WuKong：一种用于高效长PDF阅读的大型多模态模型，采用端到端稀疏采样

Xudong Xie, Hao Yan, Liang Yin, Yang Liu, Jing Ding, Minghui Liao, Yuliang Liu, Wei Chen, Xiang Bai

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Huawei Inc.（华为公司） 纠错

AI总结 本文提出PDF-WuKong，一种针对长PDF文档的多模态大语言模型，通过端到端稀疏采样提升多模态问答效率，实验表明其在长文档理解任务中优于其他模型，F1得分平均高出8.6%。

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