(3分钟图文详解)插在线视频安卓版v31.515.11.55.34.68.20-2265安卓网_新万博体育

插在线视频 最近更新|更新列表|字母检索|下载排行|苹果专区|分类导航

当前位置：首页 → 电脑软件 → 法官大人 → 插在线视频 v8.133.6038.744304 安卓版

插在线视频

插在线视频

电脑版下载

62005
1

猜你喜欢

分类：软件 / 网络工具
大小：2.70MB
授权：app下载
语言：中文
更新：2025-11-01 03:21:03
等级：
平台：Win7, Win8, Win10, Win11

标签： ~~插在线视频 2016av天堂网~~

详情

介绍

猜你喜欢

相关版本

插在线视频截图Q8X2R7L1T4J5M9B6W3

内容详情

插在线视频

新智元报道

编辑：LRST

【新智元导读】在NeurIPS 2025论文中，来自「南京理工大学、中南大学、南京林业大学」的研究团队提出了一个极具突破性的框架——VIST（Vision-centric Token Compression in LLM），为大语言模型的长文本高效推理提供了全新的「视觉解决方案」。值得注意的是，这一思路与近期引起广泛关注的DeepSeek-OCR的核心理念不谋而合。

在处理短文本时，大语言模型（LLM）已经表现出惊人的理解和生成能力。但现实世界中的许多任务——如长文档理解、复杂问答、检索增强生成（RAG）等——都需要模型处理成千上万甚至几十万长度的上下文。

与此同时，模型参数规模也从数十亿一路飙升至万亿级别。

在「上下文长度激增」与「模型参数量膨胀」的双重挑战下，Token压缩不再是优化项，而是必需品。

若不能有效缩减输入规模，即便最强大的大语言模型，也难以高效处理我们需要它分析的海量信息。

南京理工大学、中南大学、南京林业大学的研究人员提出VIST（Vision-centric Token Compression in LLM）框架，正是为了解决这一痛点。

论文链接：https://arxiv.org/abs/2502.00791

研究团队早在一年多以前NeurIPS 2024就开始探索——如何让模型像人类一样，以视觉的方式更高效地理解长文本。

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2406.02547

人类阅读文章时，不会逐字读完每一个词。

「的」「了」「和」这些功能性高频词，几乎是被大脑自动略过的。真正让我们停下来的，是那些承载意义的低频词——名词、动词、数字等。

VIST 的核心思想，就是让大模型也具备这种「选择性阅读」能力。

它设计了一种模仿人类「快–慢阅读通路（Slow–Fast Reading Circuit）」的视觉化压缩机制，让大模型在理解长文本时，既能快速扫读，又能深入思考：

快路径（Fast Path）：将远处、相对次要的上下文渲染为图像，由一个冻结的轻量级视觉编码器快速提取显著性语义；

慢路径（Slow Path）：将关键的近处文本直接输入 LLM，用于深层推理与语言生成。

这种「视觉+语言」的双通道协作，就像人类的眼睛与大脑——一边扫视全局，一边聚焦要点，深度思考。

VIST让模型真正具备了「像人一样速读」的能力。

凭借这一设计，在处理相同文本内容时，VIST所需的视觉Token数量仅为传统文本分词所需Token数量的56%，内存减少了50%。

用「视觉压缩」解锁长文本理解

早期的LLM主要通过tokenizer把文本拆分的离散token输入给LLM去处理，这种范式带来了很多好处如高度语义化。

但是已有研究发现，经过大规模图文配对数据预训练，CLIP等视觉编码器能够自发掌握 OCR 能力，这使它们可以直接理解文本图像内容，为长文本的视觉化处理提供了强大工具。

VIST则借鉴了人类高效阅读的技巧，提出了一种全新的快–慢视觉压缩框架，用视觉方式处理长文本，让模型既能快速扫读，又能深度理解。

快路径（Fast Path）

将次要的长距离上下文渲染成图像，由轻量级视觉编码器处理；

通过 Resampler 将视觉特征进一步压缩为4倍；

压缩后的视觉特征再通过cross-attention与LLM的主输入整合。

慢路径（Slow Path）

对近处或核心文本直接交给LLM处理，进行深度推理和语言生成。

这种「扫视远处，专注近处」的方式，模拟了人类阅读的自然策略，让模型在长文本场景下既高效又精准。

概率感知视觉增强

教模型学会略读

虽然视觉编码器（如 CLIP）非常强大，但它们主要在自然图像上训练，对于渲染文本的理解能力有限。而且，长文本中往往充斥大量冗余信息，如果不加选择地处理，浪费算力，还会被干扰得抓不住重点。

为此，VIST引入了一个巧妙的机制——概率感知视觉增强（PVE, Probability-informed Visual Enhancement），教模型「略读」，抓住关键信息，忽略冗余词。

在训练中，PVE采用基于频率的屏蔽策略（Frequency-based Masking Strategy）把高频但信息量低的词（如英文中的「the」、「with」）掩码而重点保留低频、高信息量词如名词、动词、数字等核心内容。

这些经过语义优化的文本嵌入（embeddings）有效指导Resampler从文本图像中提取最重要的语义信息，让视觉压缩模块更高效、更精准。

视觉压缩的极大潜力

在开放域问答（Open-domainQA）任务以及11 个 In-Context Learning（ICL）基准任务上，VIST 显著优于基于文本编码器的压缩方法 CEPE。

即便在极端条件下——所有篇章仅通过视觉编码器处理——VIST仍能在开放域问答任务中达到与TinyLlama相当的性能，充分显示了视觉压缩在长文本处理中的可靠性。

此外，VIST在处理相同文本内容时，所需视觉 Token 数量比传统文本 Token 少56%（压缩比约为2.3，从 1024 个文本Token压缩到448个视觉 Token），同时显存使用减少50%，极大提高了计算效率。

让大模型「用眼睛读文字」

VIST利用轻量级视觉编码器，将冗长的上下文信息压缩处理，为大语言模型提供了一条高效、低成本的新路径。

更妙的是，视觉编码器还能充当视觉文本分词器（Visual Text Tokenization），带来四大优势：

1. 简化分词流程传统文本分词器依赖复杂规则和固定词表，通常涉及近十步人工预处理（如小写化、标点符号处理、停用词过滤等）。

视觉编码器直接将渲染后的文本视作图像输入，无需繁琐预处理，处理流程更直接高效。

2. 突破词表瓶颈传统分词器在多语言环境下容易受词表限制影响性能，而视觉编码器无需词表，统一处理多种语言文本，大幅降低嵌入矩阵和输出层的计算与显存开销。

3. 对字符级噪声更鲁棒视觉编码器关注整体视觉模式，而非单个 Token 匹配，因此对拼写错误或低级文本攻击具备天然抵抗力。

4. 多语言高效性尽管本文主要针对英文，视觉文本分词器在其他语言中同样高效：与传统文本分词相比，可减少62%的日文Token、78%的韩文Token、27%的中文Token，在处理长文本时优势尤为显著。

结语与未来展望

VIST 展示了「视觉 + 语言」协作在大模型长文本理解中的巨大潜力：

它让大模型能够「像人一样读」，快速扫视冗余信息，同时专注于关键内容；

它为多语言、长文本、甚至多模态场景提供了高效处理方案。

未来，视觉驱动的 Token 压缩可能会成为长上下文 LLM 的标准组件。随着模型规模不断增长，这种「先看再读」的策略，将帮助大模型在保证理解能力的同时，大幅降低计算成本，为多模态智能理解铺平道路。

参考资料：

https://arxiv.org/abs/2502.00791

相关版本

多平台下载

~~PC版~~
插在线视频 v9.514.9948.969794 安卓漢化版
~~Android版~~
插在线视频 v1.478 IOS版

查看所有0条评论>网友评论

发表评论

(您的评论需要经过审核才能显示) 网友粉丝QQ群号:766969941

我来说两句...

查看所有0条评论>>

相关软件: 人人操人人干日日日 高清美女0O 3d肉动漫 无码国产精品一区二区gif 肥熟妇搡BBBB搡BBBB五十 女一级八A片v色欲 91极品PORNY九色在线 欧美肥BBB 偷窃蹲便1 看久久一级毛片护士 www.kh91p.com 人人超碰人人操9 男女打扑克秘高清视频 欧美激情密臀日本人妻爱爱 另类小说福利 久久vs国产综合色婷婷野外 免费看的h视频网站 91新网址 免费人成视频在线播放 中字中文字幕在线 国产精品91自拍 XXXX在线观看视频 seavba一切只为奉献 在线观看自拍 国产av网 天天碰碰碰 免费黄色网站浏览欧美 欧洲激情一区二区三区 欧美高清极品粗大XXXX 萨迪乌布斯手机版 人人干黄色视频 黄色插插插 火影同人汉化漫画大全免费观看 翁虹被躁 国产三级片网站尤物 美女诱惑亚洲一区 人人人人人人人摸 欧美女人与兽交配视频 激情综合网五月婷婷 狼友在这视频 真实露脸国产乱子视频 在线看片WWW 成色18k1.881.7免费版怎么下 91美女福利 强奸乱伦淫荡欧美日韩 AAAAA国产黄片在线播放 日本在线观看视频 欧美孕妇性交网 啊学长好硬拔出来 A片国产在线观看无码 欧美乱视频 操日本小妞视频 美女8x8永久免费视频 美女操色 荒野乱斗裸乳被爆白浆的软件 欧美激情一级黑人在线 毛茸茸浓毛少妇 强奷漂亮的熟女 田小玟同人18 羞羞漫画免 欧美日韩激情一区

热门网络工具